VC++实现图像模糊处理技术详解

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blur
图像模糊
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资源摘要信息:"【4】blur图像模糊.zip_blur_图像模糊是一份通过VC++编程实现的图像模糊处理资源包。资源包内包含了相关的文件，文件名称列表为【4】blur图像模糊。在图像处理领域，图像模糊是一种常见的技术，主要用来对图像进行降噪处理、景深模拟、隐私保护等应用。通过VC++编程实现图像模糊，需要掌握图形处理、数字图像处理以及编程语言的知识。 首先，图像模糊主要分为以下几种： 1. 高斯模糊（Gaussian Blur）：通过应用高斯函数对图像进行模糊处理，适用于图像的降噪处理、景深模拟等。在VC++编程中，实现高斯模糊需要编写算法，通过卷积操作，将高斯核应用于图像的每个像素上。 2. 均值模糊（Mean Blur）：通过取邻域内像素的平均值来替换原像素值，达到模糊效果。均值模糊操作简单，但可能会使图像细节丢失较多。 3. 中值模糊（Median Blur）：用邻域内像素值的中值替换原像素值。中值模糊对去除图像的椒盐噪声效果较好。 4. 双边模糊（Bilateral Blur）：同时考虑像素的空间邻近度和像素值相似度，达到模糊的同时保留边缘信息。双边模糊能较好地保持图像边缘。 在VC++中实现图像模糊处理，还需要具备以下几个方面的知识点： 1. 图形用户界面（GUI）开发：如果图像模糊处理是通过用户界面进行操作，需要了解如何在VC++环境下开发GUI。 2. 图像处理库：为了更高效地处理图像，通常会使用一些成熟的图像处理库，如OpenCV（开源计算机视觉库），它为图像处理提供了丰富的API，可以简化图像模糊的实现过程。 3. 文件操作：需要知道如何读取和保存图像文件，如BMP、JPEG、PNG等格式。 4. 矩阵运算：图像可以表示为矩阵，进行模糊处理的过程实际上是矩阵运算的过程。需要了解基础的矩阵运算知识。 5. 数字信号处理基础：图像模糊可以视为一种数字信号处理的过程，涉及卷积、傅里叶变换等概念。 6. 计算机视觉：图像模糊技术常用于计算机视觉中的特征提取、目标识别等高级应用，掌握计算机视觉的基本理论有助于更好地理解和应用图像模糊技术。 综上所述，资源包【4】blur图像模糊.zip_blur_图像模糊是一个VC++编程实现的图像模糊处理资源，涉及多种图像模糊技术以及相应的编程实现方法。对于图像处理爱好者或专业人士，该资源包可作为一个学习和参考的工具。"

【4】blur图像模糊.zip_blur_opencv blur函数

2022-09-14 上传
在OpenCV库中，提供了多种方法来实现图像模糊效果，其中最基础的是`blur()`函数。本文将深入探讨OpenCV的`blur()`函数及其在图像模糊中的应用。 模糊操作在图像处理中有着广泛的应用，例如去除噪声、平滑图像、创建...

image-blur.zip_blur_opencv blur_opencv blur

2022-09-24 上传
"image-blur.zip"这个压缩包文件包含了一个名为"blur_opencv"的项目，其核心是利用OpenCV来实现图像模糊操作。"blur"一词在这里指的是图像处理中的模糊效果，它通常通过不同的模糊算法来实现，如高斯模糊、均值模糊...

mohuchuli.zip_blur image_matlab photoshop_图像方框模糊_图像表面模糊_模糊图像

2022-07-14 上传
在实际工作中，根据需求和熟练程度，选择合适工具进行图像模糊处理是非常重要的。 这个压缩包提供的示例文件“mohuchuli”，可能是包含原始图像和经过不同模糊处理后的结果，使用者可以通过比较这些图像，理解并...

torchvision.transforms.functional.gaussian_blur这一函数如何使用

2023-05-22 上传
torchvision.transforms.functional.gaussian_blur函数可以用于对一个PIL图片进行高斯模糊处理，可以用于图像增强或者数据预处理。 该函数的语法如下： ``` torchvision.transforms.functional.gaussian_blur(img:...

仿写一个函数，输出为（dx，dy），与dx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0) ，dy = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1)相同

2023-05-24 上传
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0) # 计算x方向和y方向的Sobel导数 dx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0) dy = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1) return dx, dy ``` 这个函数接受一张图像作为...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

2023-07-13 上传
gray = cv2.medianBlur(gray, 5) # 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np....

讲解这段代码：def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

2023-07-10 上传
4. `img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将降噪后的彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理，结果存储在`img_gray`变量中。 5. `kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)`：创建一个3x3的矩阵，用于...

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

2023-05-23 上传
# 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 ...

F.gaussian_blur()

2023-05-24 上传
`F.gaussian_blur()` 是 PyTorch 的函数之一，用于对张量进行高斯模糊处理。它需要两个参数：输入张量和标准差。标准差越大，模糊程度越高。下面是一个示例： ``` import torch import torchvision.transforms....

imutils.grab_contours()

2023-10-08 上传
# 对图像进行模糊处理 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 使用阈值化进行图像分割 _, thresh = cv2.threshold(blurred, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找图像中的轮廓 contours = cv2....
周楷雯
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