img = cv2.GaussianBlur(np.array(gray), (5, 5), 0)的作用
时间: 2023-11-15 10:04:39 浏览: 25
您的第一个问题是关于图像处理的。img = cv2.GaussianBlur(np.array(gray), (5, 5), 0)这一语句的作用是将输入的灰度图像进行高斯滤波,从而使图像中的噪声得到降低,同时也可以实现图像的平滑处理。其中np.array(gray)表示输入的灰度图像,(5, 5)表示高斯核的大小,0表示高斯函数的标准差。
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帮我分析一下这段代码def edge(img): #高斯模糊,降低噪声 img = np.array(img) blurred = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) #灰度图像 gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_RGB2GRAY) #图像梯度 xgrad=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,1,0) ygrad=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,0,1) #计算边缘 #50和150参数必须符合1:3或者1:2 edge_output=cv2.Canny(xgrad,ygrad,50,150) dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask=edge_output) return dst
这段代码是一个边缘检测的函数。下面是代码的分析:
1. 首先将图像转换为NumPy数组格式。
2. 使用高斯模糊来降低图像中的噪声。这里使用了OpenCV的GaussianBlur函数,传入了图像数组、高斯核大小为(3,3)和标准差为0。
3. 将模糊后的图像转换为灰度图像。使用OpenCV的cvtColor函数将模糊图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间。
4. 计算图像的梯度。使用Sobel算子计算图像的x和y方向的梯度,分别存储在xgrad和ygrad中。这里使用了OpenCV的Sobel函数,传入了灰度图像、数据类型为CV_16SC1、x和y方向的导数阶数分别为1和0。
5. 使用Canny算法计算边缘。使用OpenCV的Canny函数,传入xgrad和ygrad作为梯度输入,以及阈值参数50和150。这些参数需要根据具体情况进行调整,一般要求高阈值是低阈值的两倍到三倍。
6. 使用按位与操作将原始图像和边缘检测结果进行掩码操作,得到最终的边缘图像。这里使用OpenCV的bitwise_and函数,传入原始图像、原始图像和边缘检测结果的按位与结果作为掩码。
7. 返回最终的边缘图像。
这段代码主要使用了OpenCV库中的函数进行图像处理和边缘检测操作。
写出下列代码可以实现什么功能: #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形,变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)
这段代码实现的功能是:
1. 读取图像并进行图像去畸变操作,使用cv2.undistort函数。
2. 将图像的大小调整为240x180像素,使用cv2.resize函数。
3. 对图像进行高斯模糊处理,使用cv2.GaussianBlur函数。
4. 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间,使用cv2.cvtColor函数。
5. 创建一个掩码(mask),根据指定的颜色上下限范围过滤出感兴趣的颜色区域,使用cv2.inRange函数。
6. 对掩码进行膨胀和腐蚀操作,使用cv2.erode和cv2.dilate函数。
7. 提取红绿灯区域的图像并显示,使用cv2.imshow函数。
8. 对图像进行一系列处理,包括转换色彩空间、裁剪、调整大小等操作。
9. 使用神经网络模型(Unet)对图像进行处理,并得到处理后的图像。
10. 对处理后的图像进行显示,使用cv2.imshow函数。
11. 打印变量"reached"的值。
请注意,该代码片段缺少一些必要的导入语句和变量定义语句,因此无法单独运行。