1.[OpenCV入门之一]线性滤波：均值滤波与高斯滤波
2.数字图像处理(c++ opencv)：低通滤波之高斯滤波器
3.opencv图像分析与处理（7）- 频率域滤波的图像基础公式、步骤与C++实现
4.OpenCV获取和使用Gabor滤波器
5.[机器学习]cv2图像处理
6.C# 图像处理技术（二）滤波去噪
[OpenCV入门之一]线性滤波：均值滤波与高斯滤波
OpenCV入门：探索线性滤波技术——均值滤波与高斯滤波
首先，滤波让我们了解均值滤波。源码这是图像一种基础的滤波方式，它将输出图像的滤波每个像素设置为周围窗口内输入像素的平均值。然而，源码湖南源码开发它存在局限性，图像可能会在去除噪声的滤波同时模糊图像细节，影响图像清晰度。源码
在OpenCV中，图像均值滤波的滤波API如下：输入源图像（Mat对象），目标图像（同样类型和尺寸的源码Mat对象），内核大小（如Size(3,图像3)或Size(5,5)），锚点（默认为核中心），滤波以及边界处理方式（通常默认）。源码示例代码可以展示其应用效果。
相比之下，高斯滤波更为复杂，可实现模糊或锐化效果。它利用高斯分布进行卷积，能有效消除高斯噪声，常用于图像预处理。高斯滤波通过调整标准偏差（sigmaX和sigmaY）控制模糊程度，sigma越大，图像越模糊。OpenCV的苹果手机源码搭建高斯滤波API同样包含源图像、目标图像、内核大小（sigma通过大小或直接指定）、边界处理等参数。
下面的代码示例展示了高斯滤波的具体实现，以及其对图像处理的影响。
数字图像处理(c++ opencv)：低通滤波之高斯滤波器
在数字图像处理的世界里，C++与OpenCV联手为我们提供了强大的工具。本文将深入探讨低通滤波的一种常见方法——高斯滤波器。
高斯函数在图像处理中扮演着关键角色，特别是在平滑和降噪过程中。一维高斯函数，作为正态分布的数学基础，其公式表达为：
a * exp(-((x - b)^2) / (2 * c^2))
其中，参数a决定了函数的峰度，b代表分布的中心位置，c则控制了函数的宽度或半峰全宽。这个简单的数学结构背后隐藏着强大的图像平滑效果。
而二维高斯函数则扩展到了图像的空间域，其表达式更为复杂但同样直观，对于图像的每个像素点，它考虑了周围像素的影响。在图像滤波中，二维高斯滤波器能更有效地平滑图像，保持边缘细节。
在C++与OpenCV的小龙源码站框架下，实现高斯滤波的过程也相对直观。首先，我们需要编写主程序来调用高斯滤波器函数。在噪声程序.h文件中，定义函数原型；而在噪声程序.cpp文件中，编写具体的滤波实现代码，包括滤波器的大小、标准差等参数设定。
opencv图像分析与处理（7）- 频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现
频率域滤波是数字图像处理中的关键技术，它通过修改图像在频域的表示来实现对图像的处理。本节将详细阐述频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现，旨在提供一个全面且直观的解决方案。 基本滤波公式如下: [公式] 在公式中，IDFT表示逆傅里叶变换，DFT表示傅里叶变换，滤波函数（滤波器/滤波传递函数）用于控制哪些频率成分通过或被抑制，输出图像表示处理后的结果。通常情况下，滤波器设计为实对称函数，确保IDFT生成的输出是实数。一个简单的滤波器，如在变换中心为0，其他处为1，极限龙头指标源码可以实现低通滤波，模糊图像，或高通滤波，增强图像细节。 图像的傅里叶变换将图像分解为不同频率的成分。低频成分对应图像中缓慢变化的灰度区域，高频成分对应图像中快速变化的灰度边缘。因此，通过设计合适的滤波器，我们可以实现模糊图像、增强细节、调整对比度等效果。 频率域滤波步骤如下：傅里叶变换：将图像从空间域转换到频域。
滤波：根据需要设计滤波器，乘以频域图像。
逆傅里叶变换：将频域图像转换回空间域。
显示处理结果。
下面是C++实现示例代码，用于演示频率域滤波的基本流程。 请注意，这里省略了具体的C++代码示例，但在实际应用中，通常使用OpenCV库中的函数来执行傅里叶变换和逆变换。对于滤波器设计，可能涉及频率响应函数的fishgame官网源码定义和应用。 为了深入了解频率域滤波的实践应用，推荐关注微信公众号“深度学习与数学”。该公众号每天提供免费的大数据、AI等学习资源，涵盖深度学习的最新论文研读、算法学习以及高等数学知识回顾等内容，旨在帮助您在深度学习领域不断成长。 关注公众号，获取更多技术知识与资源，助力您的学习之旅。OpenCV获取和使用Gabor滤波器
Gabor filter是用于提取图像纹理特征的工具。在此之前，对此不甚了解，故在此简要记录。
相关代码已上传至GitHub，可供参考。
Gabor filter的公式由两部分组成，第一部分是高斯核，即exp(...)这部分；第二部分则根据数据类型不同，cv::getGaborKernel()使用的是实数情况，即上图中红框框出来的部分，因此使用了cos(...)这部分进行计算。
Gabor filter算法使用其特有的kernel在图像上做卷积计算，因此cv::getGaborKernel()得到的是一个用cv::Mat表示的kernel。换句话说，wikipedia中给出的公式仅仅是kernel中单个点的计算公式，需要套上x和y两个方向各自的循环才能得到完整的kernel。
getGaborKernel()的实现和常规的cv::Mat赋值顺序正好相反（两个维度都相反），不符合平时的习惯。这里的原因与cv::Sobel()相关的cv::getDerivKernel()一样，返回的kernel是要与cv::filter2D()搭配使用，按数学公式这个搭配使用的操作是数字信号中的卷积，而cv::filter2D()实际上是按correlation方式计算的，因此cv::getDerivKernel()和cv::getGaborKernel()返回的都是reverse过的kernel。
也就是说，这里cv::getGaborKernel()的倒序给kernel赋值，使得后续省却了cv::flip(kernel, kernel, -1)的操作，直接调用cv::filter2D()，就得到和理论公式中卷积的结果了。
Gabor filter算法效果如同魔幻光影滤镜。以下是小熊猫原图及应用Gabor filter后的效果，以及美女原图及应用Gabor filter后的效果。
检测斑马线。
[机器学习]cv2图像处理
本文主要基于OpenCV，详细介绍了图像处理中的几种关键技术，包括阈值处理、自适应阈值、Otsu的二值化、噪声处理、滤波/平滑等。
首先，简单阈值处理通过cv2.threshold()函数实现，其通过一个阈值将像素分为两类，阈值以上为1，阈值以下为0。类型包括：BINARY、BINARY_INV、TRUNC、TOZERO、TOZERO_INV。
其次，自适应阈值处理使用cv2.adaptiveThreshold()函数，它根据图像上的每个小区域计算与其对应的阈值，适用于色彩复杂处理。
接着，Otsu的二值化基于直方图进行操作，目的是找到一个阈值将双峰图最大化的分开，以实现最优化的二值化效果。实现过程主要依赖于计算类间方差的公式。
对于噪声处理，椒盐噪声通过中值滤波器有效去除，高斯噪声则采用高斯滤波等方法。滤波/平滑通过2D卷积实现，使用cv2.filter2D()函数进行自定义处理。
平均滤波使用归一化卷积核，通过求平均值替代中心像素值，实现图像平滑。高斯滤波则在求加权平均时，权值服从二维高斯分布，中心像素权重最大，周围像素权重递减。
中值滤波使用中心像素周围像素的中值替代中心像素值，有效去除椒盐噪声。双边滤波在同时考虑像素空间位置和灰度值相似度下，能保持边界清晰的同时去除噪声。
最后，算术均值滤波、几何均值滤波、谐波均值和逆谐波均值分别通过计算特定区域内的均值，实现对图像的修复和复原。
总之，这些图像处理技术在不同场景下具有广泛的应用，可以有效提升图像质量，增强视觉效果。
C# 图像处理技术（二）滤波去噪
在图像处理领域，滤波去噪是至关重要的预处理步骤，旨在清除图像中的干扰项，以提升后续操作的精确性。基于.NET平台，OpenCV库的常见封装包括Emgu CV和OpenCVSharp，为开发者提供了广泛的图像处理与计算机视觉功能。 EmguCV作为.NET版的OpenCV，通过C#封装了原生的C和C++代码，使得开发者能够以.NET环境下的语言（如C#、VB、VC++）调用OpenCV的函数，简化了图像处理的工作流程。 OpenCvSharp是另一个基于最新OpenCV库的.Net wrapper，其用法与原始OpenCV更为贴近，提供丰富的示例资源，使得开发人员能以C#、VB.NET等语言轻松实现多种流行图像处理算法与计算机视觉应用。 以下是利用Emgu CV进行图像处理滤波去噪的一些常用方法，每个方法针对不同的噪声特性进行处理： 1. 中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波技术，通过取窗口内像素值的中值来去除图像中的局部噪声，尤其适用于去除椒盐噪声。 2. 高斯滤波 高斯滤波通过使用高斯分布的核函数来平滑图像，可以有效去除图像中的高斯噪声，同时保持边缘信息。 3. 均值滤波 均值滤波通过计算窗口内像素值的平均值来平滑图像，适用于去除均匀分布的噪声。 4. 方框滤波 方框滤波使用方形窗口对图像进行平滑处理，适用于去除噪声的同时保持图像的平滑性。 5. 双边滤波 双边滤波结合了空间邻近和灰度相似性，既能去除噪声，又能保持边缘信息，适用于图像的平滑处理。 6. 非局部去噪 非局部去噪方法利用图像的相似区域信息，实现去噪的同时保留细节，适用于复杂图像的处理。 7. 彩色模糊 彩色模糊通过在不同颜色通道上应用滤波器，实现彩色图像的平滑处理，适用于增强图像的视觉效果。 8. 离散余弦变换DCT滤波 离散余弦变换DCT滤波通过将图像转换到频率域，实现噪声的抑制，适用于去除图像中的高频噪声。 9. 阈值滤波 阈值滤波通过设定阈值，将像素值小于阈值的像素设为背景色，大于阈值的像素设为前景色，实现图像的二值化处理。 在实际应用中，根据图像的噪声类型和处理需求，选择合适的滤波方法可以显著提升图像处理效果。
