代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 大奥特曼打小怪兽/opencv 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri Apr 20 21:10:35 2018
@author: Administrator
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模糊滤波、边缘检测滤波
模糊滤波:中值滤波、高斯模糊、平均滤波等
边缘检测滤波:包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波、高斯-拉普拉斯变换
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import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage
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高通滤波器
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kernel_3x3 = np.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]])
kernel_5x5 = np.array([[-1,-1,-1,-1,-1],
[-1,-1, 2, 1,-1],
[-1, 2, 4, 2,-2],
[-1, 1, 2, 2,-1],
[-1,-1,-1,-1,-1]])
kernel = np.array([[-1,-1,-1],
[-1, 9,-1],
[-1,-1,-1]])
#读取图像,指定格式为灰度图像
img = cv2.imread('./image/img6.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#进行卷积运算
k3 = ndimage.convolve(img,kernel_3x3)
k5 = ndimage.convolve(img,kernel_5x5)
k = ndimage.convolve(img,kernel)
#高斯模糊滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(img,(11,11),0)
cv2.blur(img,(11,11),0)
#作差
g_hpf = img - blurred
#显示图像
cv2.imshow('original',img)
'''
cv2.imshow('3x3',k3)
cv2.imshow('k',k)
cv2.imshow('5x5',k5)
cv2.imshow('g_hpf',g_hpf)
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'''
Canny边缘检测
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can = cv2.Canny(img,200,300)
cv2.imshow('candy',can)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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