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《OpenCV计算机视觉》-对图片的各种操作（均值、方框、高斯、中值滤波处理）及形态学处理

news 来源：原创 2025/7/7 12:44:19

文章目录

《OpenCV计算机视觉》-对图片的各种操作（均值、方框、高斯、中值滤波处理）
- 边界填充
- 阈值处理
- 图像平滑处理
- - 生成椒盐图片
  - 均值滤波处理
  - 方框滤波处理
  - 高斯滤波处理
  - 中值滤波处理
- 图像形态学
- - 腐蚀
  - 膨胀
  - 开运算
  - 闭运算
  - 顶帽和黑帽

《OpenCV计算机视觉》-对图片的各种操作（均值、方框、高斯、中值滤波处理）

边界填充

cv2.copyMakeBorder()是OpenCV库中的一个函数，用于给图像添加额外的边界(padding)。
copyMakeBorder(src: UMat, top: int, bottom: int, left: int, right: int, borderType: int, dst: UMat | None = ..., value: cv2.typing.Scalar = ...)
它有以下几个参数：
src:要扩充边界的原始图像。
top, bottom, left, right:相应方向上的边框宽度。
borderType:定义要添加边框的类型，它可以是以下的一种：
cv2.BORDER_CONSTANT:添加的边界框像素值为常数(需要额外再给定一个参数)。
cv2.BORDER_REFLECT:添加的边框像素将是边界元素的镜面反射，类似于gfedcba|abcdefgh|hgfedcba。 (交界处也复制了）
cv2.BORDER_REFLECT_101 或 cv2.BORDER_DEFAULT：和上面类似，但是有一些细微的不同，类似于gfedcb|abcdefgh|gfedcba  (交接处删除了）
cv2.BORDER_REPLICATE：使用最边界的像素值代替，类似于aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
cv2.BORDER_WRAP：上下左右边依次替换，cdefgh|abcdefgh|abcdefg

ys = cv2.imread('demo1.png')
top,bottom,left,right = 50,50,50,50
constant = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=(100,20,220))
reflect = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
replicate = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
wrap = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_WRAP)cv2.imshow('yuantu',ys)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('CONSTANT',constant)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('REFLECT',reflect)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('REFLECT101',reflect101)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('REPLICATE',replicate)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('WRAP',wrap)
cv2.waitKey(0)

阈值处理

阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或低于一定值的像素点。使用的方法为:
retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)retval代表返回的阈值dst代表阈值分割结果图像，与原始图像具有相同的大小和类型src代表要进行阈值分割的图像，可以是多通道的，8位或32位浮点型数值thresh代表要设定的阈值maxval代表type参数位THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV类型时，需要设定的最大值type代表阈值分割的类型，具体内容如下表所示:选项                  像素值>thresh      其他情况
cv2.THRESH_BINARY         maxval              0
cv2.THRESH_BINARY_INV         0               maxval
cv2.THRESH_TRUNC          thresh              当前灰度值
cv2.THRESH_TOZERO         当前灰度值           0
cv2.THRESH_TOZERO_INV         0               当前灰度值

image = cv2.imread('demo1.png',0)
ret,binary=cv2.threshold(image,210,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret1,binaryinv=cv2.threshold(image,210,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret2,trunc=cv2.threshold(image,210,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret3,tozero=cv2.threshold(image,210,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret4,tozeroinv=cv2.threshold(image,210,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)cv2.imshow('gray',image)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('binary',binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('binaryinv',binaryinv)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('trunc',trunc)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('tozero',tozero)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('tozeroinv',tozeroinv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像平滑处理

图像平滑（smoothing）也称为“模糊处理”（bluring）， 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。
可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声。但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。
降低图像分辨率时，平滑处理是很重要的。
下面是常用的一些滤波器均值滤波（邻域平均滤波）–> blur函数方框滤波–> boxFilter函数高斯滤波–>GaussianBlur函数中值滤波–>medianBlur函数dst=cv2.blur(src,ksize,anchor,borderType)dst是返回值src是需要处理的图像kszie是滤波核(卷积核)的大小anchor是锚点，默认值是（-1，-1）一般无需更改borderType是边界样式，一般无需更改
一般情况下，使用dst=cv2.blur(src,ksize)即可

生成椒盐图片

def add_peppersalt_noise(image,n=10000):result = image.copy()h, w=image.shape[:2] # 获取图片的高和宽for i in range(n):  # 生成n个椒盐噪声x = np.random.randint(1,h)y = np.random.randint(1,w)if np.random.randint(0,2) == 0:result[x, y] = 0else:result[x,y] =255return resultimage = cv2.imread('demo1.png')
cv2.imshow('sro',image)
cv2.waitKey(0)
noise = add_peppersalt_noise(image)
cv2.imshow('noise',noise)
cv2.waitKey(0)

均值滤波处理

blur_1 = cv2.blur(noise,(3,3))
cv2.imshow('blur_1',blur_1)
cv2.waitKey(0)blur_2 = cv2.blur(noise,(5,5))
cv2.imshow('blur_2',blur_2)
cv2.waitKey(0)

方框滤波处理

dst=cv2.boxFilter（src,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType）式中：● dst是返回值，表示进行方框滤波后得到的处理结果。● src 是需要处理的图像，即原始图像。● ddepth是处理结果图像的图像深度，一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。（可以理解为数据类型）● ksize 是滤波核的大小。滤波核大小是指在滤波处理过程中所选择的邻域图像的高 度和宽度。● anchor 是锚点，（指对应哪个区域）● normalize 表示在滤波时是否进行归一化。1.当值为True时，归一化，用邻域像素值的和除以面积。  此时方框滤波与 均值滤波 效果相同。2.当值为False时，不归一化，直接使用邻域像素值的和。和>255时使用255
# 方框滤波

boxFilter_1 = cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize=True)
cv2.imshow('boxFilter_1',boxFilter_1)
cv2.waitKey(0)
boxFilter_2 = cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize=False)
cv2.imshow('boxFilter_2',boxFilter_2)
cv2.waitKey(0)

高斯滤波处理

cv2.GaussianBlur(src, ksize[, sigmaX[, sigmaY[, dst]]])高斯滤波
参数说明：
src:输入图像，通常是一个NumPy数组。
ksize:滤波器的大小，它是一个元组，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，(5, 5)表示一个5x5的滤波器。
sigmaX和sigmaY:分别表示在X轴和Y轴方向上的标准差。这些值与滤波器大小相同。默认情况下，它们都等于0,这意味着没有高斯模糊。
dst:输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。

GaussianB = cv2.GaussianBlur(noise,(3,3),1)
cv2.imshow('GaussianBlur',GaussianB)
cv2.waitKey(0)

中值滤波处理

cv2.medianBlur(src, ksize[, dst])中值滤波参数说明：
src:输入图像。
ksize:滤波器的大小，它是一个整数，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，5表示一个5x5的滤波器。
dst:输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。

medianB = cv2.medianBlur(noise,3)
cv2.imshow('medianBlur',medianB)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像形态学

腐蚀

1、图像腐蚀, 函数为：
cv2.erode(src, kernel, dst,anchor,iterations,borderType,borderValue)
src: 输入的图像
kernel: 用于腐蚀的结构元件如果element = Mat()，则使用3 × 3的矩形结构单元。
dst: 它是与src相同大小和类型的输出图像。
iterations:腐蚀操作的迭代次数，默认为1。次数越多, 腐蚀操作执行的次数越多,腐蚀效果越明显

sun = cv2.imread('sun.png')
cv2.imshow('sun',sun)
cv2.waitKey(0)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
erosion_1 = cv2.erode(sun,kernel,iterations=2)
cv2.imshow('erosion_1',erosion_1)
cv2.waitKey(0)

膨胀

2、图像膨胀,   函数为：
cv2.dilate(img, kernel, iteration)
参数含义：
img – 目标图片
kernel – 进行操作的内核，默认为3×3的矩阵
iterations – 膨胀次数，默认为1

wenzi = cv2.imread('zimu.png')
cv2.imshow('src1',wenzi)
cv2.waitKey(0)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
wenzi_new = cv2.dilate(wenzi,kernel,iterations=3)
cv2.imshow('wenzi_new',wenzi_new)
cv2.waitKey(0)

开运算

开运算：先腐蚀后膨胀。

zhiwen = cv2.imread('zhiwen1.png')
cv2.imshow('scr2',zhiwen)
cv2.waitKey(0)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
zhiwen_new = cv2.morphologyEx(zhiwen,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('zhiwen_new',zhiwen_new)
cv2.waitKey(0)

闭运算

闭运算：先膨胀后腐蚀

zhiwen = cv2.imread('zhiwen2.png')
cv2.imshow('scr3',zhiwen)
cv2.waitKey(0)
kernel = np.ones((4,4),np.uint8)
zhiwen_new = cv2.morphologyEx(zhiwen,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)
cv2.imshow('zhiwen_new',zhiwen_new)
cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

顶帽和黑帽

顶帽 = 原始图像 - 开运算结果(先腐蚀后膨胀)
黑帽 = 闭运算(先膨胀后腐蚀) - 原始图像

sun = cv2.imread('sun.png')
cv2.imshow('sun_yuantu',sun)
cv2.waitKey(0)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)  #设置kenenel大小
#开运算
open_sun=cv2.morphologyEx(sun,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('open_sun',open_sun)
cv2.waitKey(0)
#顶帽
tophat = cv2.morphologyEx(sun,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)
cv2.imshow('TOPHAT',tophat)
cv2.waitKey(0)
#闭运算
close_sun=cv2.morphologyEx(sun,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)
cv2.imshow('close_sun',close_sun)
cv2.waitKey(0)
#黑帽
blackhat = cv2.morphologyEx(sun,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)
cv2.imshow('BLACKHAT',blackhat)
cv2.waitKey(0)

《OpenCV计算机视觉》-对图片的各种操作（均值、方框、高斯、中值滤波处理）及形态学处理

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编程日记 2025/7/3 10:51:36

opencv sdk for java中提示无stiching模块接口的问题

1、问题介绍安卓项目中有新的需求，在 jni 中增加 stiching_detail.cpp 中全景拼接的实现。但是在编译时，出现大量报错，如下截图所示实际上，其他opencv的接口函数例如 core dnn等都能正常使用，直觉上初步怀疑 ope…...

编程日记 2025/7/2 20:45:02

大恒相机开发（2）—Python软触发调用采集图像

大恒相机开发（2）—Python软触发调用采集图像完整代码详细解读和功能说明扩展学习这段代码是一个Python程序，用于从大恒相机采集图像，通过软件触发来采集图像。完整代码咱们直接上python的完整代码： # version:…...

编程日记 2025/7/6 21:38:30

gitlab克隆仓库报错fatal: unable to access ‘仓库地址xxxxxxxx‘

首次克隆仓库，失效了，上网查方法，都说是网络代理的问题，各种清理网络代理后都无效，去问同事： 先前都是直接复制的网页url当做远端url，或者点击按钮‘使用http克隆’ 这次对于我来说有效的远端u…...

编程日记 2025/6/28 20:11:02

代码随想录day27 贪心1

题目：455.分发饼干 376.摆动序列 53.最大子序和需要重做：全部贪心算法其实就是没有什么规律可言，所以大家了解贪心算法就了解它没有规律的本质就够了。不用花心思去研究其规律， 没有思路就立刻看题解。理论基础贪心的…...

编程日记 2025/7/5 19:14:04

Hive 部署

1 下载并安装 1.1 Hadoop安装参考另一篇博客：Hadoop 部署 1.2 安装包下载可通过下面网站下载： 官网：https://dlcdn.apache.org/hive/。清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/。比如下载apache-hive-4…...

编程日记 2025/7/1 16:07:21

SDK 指南

在前端开发中，SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）是一个用于帮助开发者在特定平台、框架或技术栈中实现某些功能的工具集。 1. SDK 是什么？ SDK 是一种开发工具包，它提供了开发人员实现某些功…...

编程日记 2025/7/5 15:34:24

unity Default constructor not found for type 的问题

文章目录前言一、怎么解决？总结前言突然有一次打包PC的包出来，JSON就无法正常获取，后来找到原因： 应该是设置渲染等级相关的东西，不小心把剥离等级设置套高了。一般情况不会出现，向我这种老爱unity 编…...

编程日记 2025/7/5 20:31:15

富文本编辑器实现表单非空校验

首先尝试使用form的rules规则去验证，发现未生效； <el-form ref"form" :disabled"readonly" :model"form" :rules"rules" label-width"120px"><el-form-item label"内容" prop&quo…...

编程日记 2025/7/2 3:05:53

使用uniapp开发微信小程序-框架搭建

最近要开发一个小程序，为了降低学习成本，最后还是选择使用uniapp来开发，但是由于电脑性能不行，实在不想多跑一个应用程序，就简单搭建了一个可以用vscode跑的uniapp项目。项目整体技术栈：vue3 pinia type…...

编程日记 2025/7/4 20:50:15

华为浏览器(HuaweiBrowser)，简约高效上网更轻松

华为浏览器是一款由华为公司自主研发的网页浏览工具，凭借其独特的设计理念和优质的用户体验，正在吸引越来越多的用户关注。这款基于Chromium技术打造的浏览器不仅继承了Chrome的高性能特质，更融入了华为自身的创新元素，为用户打造…...

编程日记 2025/7/3 20:14:44