#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

void salt(IplImage *img, int saltNum) { int x,y; int i ; unsigned char *src = NULL; src = (unsigned char*)img->imageData; for(i = 0; i < saltNum; i++) { x = rand() % img->width; y = rand() % img->height; if(img->nChannels == 1) { src[y * im

常见噪声的类型: 椒盐噪声 高斯噪声 其他噪声...... 手动生成图像噪声: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/lena.jpg"); if (src.empty()) { printf(&q

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

通过Groovy来消除代码噪声 Java是在JVM上运行的最广泛使用的编程语言.不过,还有很多其他基于JVM的语言,比如Groovy,Scala,JRuby,Jython,Kotlin等等.其中,Groovy和Scala现在在Java社区中已经被广泛采用并大受欢迎. 本文介绍如何在Spring Boo中使用Groovy语言来编程. Groovy Groovy是一种基于Java的语法的基于JVM的编程语言.Groovy支持动态输入,闭包,元编程,运算符重载等等语法.除此之外,Groovy还提供了许

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

漫水填充:floodFill 函数 简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充.Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸. //第一个版本 int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect = 0, Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = S

前言 虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小.裁剪.旋转,或者是对图片的模糊操作. 所以本文主要是介绍用 OpenCV 实现一些基本的图像处理操作,本文的目录如下所示: 安装 旋转图片 裁剪图片 调整图片大小 调整图片对比度 模糊图片 高斯模糊 中值模糊 边缘检测 转为灰度图 形心检测 对彩色图片采用蒙版(mask) 提取图片

中值滤波(median filter)在数字图像处理中属于空域平滑滤波的内容(spatial filtering).对消除椒盐噪声具有很好的效果. 数学原理 为了讲述的便捷,我们以灰度图为例.RGB三通道的彩色图可以通过每一个通道各自的中值滤波联合得到. 数字图像是以矩阵的方式存储的,具体存储方式可以参见OpenCV手册.中值滤波是通过所谓的mask operation操作进行的.以3x3的mask为例.设图像的矩阵形式如下: 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 1,

前情提要:作为刚入门机器视觉的小伙伴,第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解, 很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!! 一.opencv+python环境搭建 其实能写python的就能写opencv,但是工具很总要,代码提示也很重要,你可能会用submit     vs等工具,submit编码个人觉得不够智能,vs的话过完年我学的方向不一致,所以没用 推荐pycharm ,在项目setting中的项目解释器中安装op

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型 退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化 噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波 当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤

1 中值滤波概述 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号平滑处理技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点.方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列.二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x

实验要求: Objective: To understand the non-linearity of median filtering and its noise suppressing ability, especially for the pepper-noises, the salt-noises and the pepper-and-salt noises. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab

ISP(Image Signal Processor),图像信号处理器,主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元,主要用于手机,监控摄像头等设备上. RAW DATA,可以理解为:RAW图像就是CMOS或者CCD图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据,是无损的,包含了物体原始的颜色信息等.RAW数据格式一般采用的是Bayer排列方式,通过滤波光片,产生彩色滤波阵列(CFA),鉴于人眼对绿色波段的色彩比较敏感,Bayer数据格式中包含了50%的绿色信息,以及各25%的红色和蓝色信息

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声