高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
面向信号处理的特征保持平滑技术 在数据分析领域，信号处理中的噪声问题始终是一个重要议题。无论是实验数据、金融时间序列还是其他形式的信号处理，噪声都会干扰目标模式和趋势的识别。尽管存在多种降噪方法，但在处理短时信号时，算法的性能往往比执行效率更为重要。在众多方法中Savitzky-Golay滤波器因其独特的特征保持能力而脱颖而出。 Savitzky-Golay滤波器由Abraham Savitzk....
OpenCV高斯滤波器、双边滤波器的讲解与实战（附Python源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、高斯滤波器高斯滤波也被称为高斯模糊或者高斯平滑，是目前应用最广泛的平滑处理算法，高斯滤波可以很好的在降低图片噪声，细节层次的同时保留更多的图像信息，经过处理的图像呈现磨砂玻璃的滤镜效果在高斯滤波中，越靠近核心的像素权重越大，越远离核心的像素权重越小，高斯滤波的计算过程涉及卷积运算，会有一个与滤波核带线啊哦相等的卷积核，卷积核中保存的值就是核所....
OpenCV均值、中值滤波器的讲解及实战应用（附Python源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在尽量保留原图像信息的情况下，去除图像内噪声、降低细节层次信息等一系列过程，叫作图像的平滑处理（或图像的模糊处理）。实现平滑处理最常用的工具就是滤波器。通过调节滤波器的参数，可以控制图像的平滑程度。OpenCV提供了种类丰富的滤波器，每种滤波器使用的算法均不同，但都能对图像中的像素值进行微调，让图像呈现平滑效果一、均值滤波器图像中可能会出现这样一....
Scharr与Laplacian滤波器---OpenCV-Python开发指南（21）
Scharr滤波器OpenCV还给我们提供了Scharr滤波器，该滤波器与Sobel滤波器具有同样的处理速度，且精度更高。可以把它看出Sobel滤波器的改良版本，其核通常为：在OpenCV中，它提供函数cv2.Scharr()来计算Scharr滤波器，其完整定义如下：def Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None,....
图像梯度与Sobel滤波器---OpenCV-Python开发指南（20）
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像的梯度计算是图像的边缘信息。其实梯度就是导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值，也可以说是近似导数。该导数可以用微积分来表示。在微积分中，一维函数的一阶微分的基本定义是这样的：而图像是一个二维函数f(....
OpenCV滤波器 龙门石窟篇【Python-Open_CV系列（九）】(均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器)（上）
文章目录1. 滤波器1.1 什么是滤波器？1.2 关于滤波核1.3 素材选择2.均值滤波器 cv2.blur()2.1 语法简介2.2 代码示例2.2.1 3×3 滤波核为例2.2.2 5×5 滤波核为例2.2.3 10×10滤波核为例3. 中值滤波器 cv2.medianBlur()代码示例4. 高斯滤波器 cv2.GaussianBlur()5. 双边滤波器 cv2.bilateralFil....
OpenCV滤波器 龙门石窟篇【Python-Open_CV系列（九）】(均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器)（下）
4. 高斯滤波器 cv2.GaussianBlur()高斯滤波器也被称为高斯模糊 或 高斯平滑 。高斯滤波器可以在降低图片噪声、细节层次的同时保留更多的图像信息，使经过处理的图像呈现出“磨砂玻璃”的滤镜效果。使用均值滤波时，每个像素都是均等权重的。使用高斯滤波器求的是不同权重下的均值，越靠近核心的像素的权重越大，约靠近边缘的像素的权重则越小。与滤波核对应的由每个数据权重组成的矩阵结构，是一个卷积....
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