当前位置: 首页 > news >正文

python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理

【1】引言

前序学习进程中,对图像的操作均基于各个像素点上的BGR值不同而展开。

对于彩色图像,每个像素点上的BGR值为三个整数,因为是三通道图像;对于灰度图像,各个像素上的BGR值是一个整数,因为这是单通道图像。

如果对这部分内容暂时回忆不起来,可以通过链接回忆:

python学opencv|读取图像(九)用numpy创建黑白相间灰度图_numpy生成全黑图片-CSDN博客

python学opencv|读取图像(十)用numpy创建彩色图像_cv2 通过numpy创建图像-CSDN博客

不过实际追溯下来,图像的大小确定后,像素就确定了,真正操作的都是像素点上的BGR值。

所以,在前序的图像叠加效果原理追溯中,获得叠加效果的根本原因都是因为各个函数执行了对BGR值的运算操作:

python学opencv|读取图像(四十四)原理探究:bitwise_and()函数实现图像按位与运算-CSDN博客

按位计算过程是非常详细的图像叠加过程,如果只想对单张图像操作,有时候可以通过直接修改单张图像的BGR值实现图像调整。

本次文章就先从最简单的开始:通过调用cv2.blur()函数,把各个像素点的BGR值取平均值的方法,实现图像的色彩调整。

【2】官网教程

点击下方链接,直达cv2.blur()函数的官网页面:

OpenCV: Image Filtering

cv2.blur()函数的官网页面的解释为:

图1  cv2.blur()函数的官网页面

相应的,cv2.blur()函数的参数解释为:

void cv::blur     (    

        InputArray     src,                                   #输入图像
        OutputArray     dst,                                #输出图像
        Size     ksize,                                         #计算图像均值像素核大小
        Point     anchor = Point(-1,-1),               #图像像素核锚点,会自动计算,为可选参数
        int     borderType = BORDER_DEFAULT )   #可选参数,边界样式,为可选参数

【3】代码测试

首先是引入模块和图像:

import cv2 as cv  # 引入CV模块# 读取图片
srcm = cv.imread('srcx.png')  # 读取图像srcx.png

然后对图像做均值计算:

#均值计算
src1 = cv.blur(srcm,(3,3))  # 图像取平均值,像素核大小为(3,3)
src2 = cv.blur(srcm,(5,5))  # 图像取平均值,像素核大小为(5,5)
src3 = cv.blur(srcm,(7,7))  # 图像取平均值,像素核大小为(7,7)

然后显示和保存图像:

# 显示结果
cv.imshow('srcm ', srcm)
cv.imshow('src1 ', src1)
cv.imshow('src2 ', src2)
cv.imshow('src3 ', src3)
cv.imwrite('src1.png',src1)
# 窗口控制
cv.waitKey()  # 图像不关闭
cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

代码运行相关的图像有:

图2 初始图像srcx.png

图3 均值图像src1.png  像素核(3,3)

图4 均值图像src2.png  像素核(5,5)

图5 均值图像src3.png  像素核(7,7)

由图2到图5可见,随着像素核的增大,图像越来越模糊。这提醒我们,控制像素核的大小,可以进一步控制图像的模糊程度。

【4】细节说明

像素核使用奇数大小会比较好,因为奇数大小会在最中间围成一个方格,这个方格就是核心方格,均值计算的值直接赋给这个核心方格就可以。

【5】总结

掌握了python+opencv实现调用cv2.blur()函数实现图像BGR值平均处理的技巧。

 

 

相关文章:

python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理

【1】引言 前序学习进程中,对图像的操作均基于各个像素点上的BGR值不同而展开。 对于彩色图像,每个像素点上的BGR值为三个整数,因为是三通道图像;对于灰度图像,各个像素上的BGR值是一个整数,因为这是单通…...

CNN的各种知识点(四): 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS) 1. 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)概念:算法步骤:具体例子:PyTorch实现: 总结: 1. 非极大值抑制(…...

虚幻基础16:locomotion direction

locomotion locomotion:角色运动系统的总称:包含移动、奔跑、跳跃、转向等。 locomotion direction 玩家输入 玩家输入:通常代表玩家想要的移动方向。 direction 可以计算当前朝向与移动方向的Δ。从而实现朝向与移动(玩家输入)方向的分…...

C++游戏开发实战:从引擎架构到物理碰撞

📝个人主页🌹:一ge科研小菜鸡-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 1. 引言 C 是游戏开发中最受欢迎的编程语言之一,因其高性能、低延迟和强大的底层控制能力,被广泛用于游戏…...

代理模式——C++实现

目录 1. 代理模式简介 2. 代码示例 1. 代理模式简介 代理模式是一种行为型模式。 代理模式的定义:由于某些原因需要给某对象提供一个代理以控制该对象的访问。这时,访问对象不适合或者不能直接访问引用目标对象,代理对象作为访问对象和目标…...

什么情况下,C#需要手动进行资源分配和释放?什么又是非托管资源?

扩展:如何使用C#的using语句释放资源?什么是IDisposable接口?与垃圾回收有什么关系?-CSDN博客 托管资源的回收有GC自动触发,而非托管资源需要手动释放。 在 C# 中,非托管资源是指那些不由 CLR(…...

LeetCode 2909. 元素和最小的山形三元组 II

**### LeetCode 2909. 元素和最小的山形三元组 II 问题描述 给定一个下标从 0 开始的整数数组 nums&#xff0c;我们需要找到一个“山形三元组”&#xff08;i, j, k&#xff09;满足以下条件&#xff1a; i < j < knums[i] < nums[j] 且 nums[k] < nums[j] 并…...

搬迁至bilibili声明

我将搬迁到bilibili ,用户名&#xff1a;北苏清风 在这个用户名上的文章部分将出自csdn的这个账号&#xff0c;均属于本人原创...

【周易哲学】生辰八字入门讲解(八)

&#x1f60a;你好&#xff0c;我是小航&#xff0c;一个正在变秃、变强的文艺倾年。 &#x1f514;本文讲解【周易哲学】生辰八字入门讲解&#xff0c;期待与你一同探索、学习、进步&#xff0c;一起卷起来叭&#xff01; 目录 一、六亲女命六亲星六亲宫位相互关系 男命六亲星…...

复制粘贴小工具——Ditto

在日常工作中&#xff0c;复制粘贴是常见的操作&#xff0c;但Windows系统自带的剪贴板功能较为有限&#xff0c;只能保存最近一次的复制记录&#xff0c;这对于需要频繁复制粘贴的用户来说不太方便。今天&#xff0c;我们介绍一款开源、免费且功能强大的剪贴板增强工具——Dit…...

3、从langchain到rag

文章目录 本文介绍向量和向量数据库向量向量数据库 索引开始动手实现rag加载文档数据并建立索引将向量存放到向量数据库中检索生成构成一条链 本文介绍 从本节开始&#xff0c;有了上一节的langchain基础学习&#xff0c;接下来使用langchain实现一个rag应用&#xff0c;并稍微…...

稀疏进化训练:机器学习优化算法中的高效解决方案

稀疏进化训练&#xff1a;机器学习优化算法中的高效解决方案 稀疏进化训练&#xff1a;机器学习优化算法中的高效解决方案引言第一部分&#xff1a;背景与动机1.1 传统优化算法的局限性1.2 进化策略的优势1.3 稀疏性的重要性 第二部分&#xff1a;稀疏进化训练的核心思想2.1 稀…...

10 Flink CDC

10 Flink CDC 1. CDC是什么2. CDC 的种类3. 传统CDC与Flink CDC对比4. Flink-CDC 案例5. Flink SQL 方式的案例 1. CDC是什么 CDC 是 Change Data Capture&#xff08;变更数据获取&#xff09;的简称。核心思想是&#xff0c;监测并捕获数据库的变动&#xff08;包括数据或数…...

【LeetCode 刷题】回溯算法-子集问题

此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记&#xff0c;主要内容为回溯算法子集问题相关的题目解析。 文章目录 78.子集90.子集II 78.子集 题目链接 class Solution:def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:res, path [], []def dfs(start: int) ->…...

OpenCV 版本不兼容导致的问题

问题和解决方案 今天运行如下代码&#xff0c;发生了意外的错误&#xff0c;代码如下&#xff0c;其中输入的 frame 来自于 OpenCV 开启数据流的读取 """ cap cv2.VideoCapture(RTSP_URL) print("链接视频流完成") while True:ret, frame cap.rea…...

低成本、高附加值,具有较强的可扩展性和流通便利性的行业

目录 虚拟资源类 1. 网课教程 2. 设计素材 3. 软件工具 服务类 1. 写作服务 2. 咨询顾问 3. 在线教育 4. 社交媒体管理 虚拟资源类 1. 网课教程 特点&#xff1a;高附加值&#xff0c;可复制性强&#xff0c;市场需求大。 执行流程&#xff1a; 选择领域&#xff1a…...

DirectShow过滤器开发-读视频文件过滤器(再写)

下载本过滤器DLL 本过滤器读取视频文件输出视频流和音频流。流类型由文件决定。已知可读取的文件格式有&#xff1a;AVI&#xff0c;ASF&#xff0c;MOV&#xff0c;MP4&#xff0c;MPG&#xff0c;WMV。 过滤器信息 过滤器名称&#xff1a;读视频文件 过滤器GUID&#xff1a…...

代码练习2.3

终端输入10个学生成绩&#xff0c;使用冒泡排序对学生成绩从低到高排序 #include <stdio.h>void bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i 0; i < n-1; i) {for (int j 0; j < n-i-1; j) {if (arr[j] > arr[j1]) {// 交换 arr[j] 和 arr[j1]int temp arr[…...

基于 Redis GEO 实现条件分页查询用户附近的场馆列表

&#x1f3af; 本文档详细介绍了如何使用Redis GEO模块实现场馆位置的存储与查询&#xff0c;以支持“附近场馆”搜索功能。首先&#xff0c;通过微信小程序获取用户当前位置&#xff0c;并将该位置信息与场馆的经纬度数据一同存储至Redis中。利用Redis GEO高效的地理空间索引能…...

【大数据技术】案例01:词频统计样例(hadoop+mapreduce+yarn)

词频统计(hadoop+mapreduce+yarn) 搭建完全分布式高可用大数据集群(VMware+CentOS+FinalShell) 搭建完全分布式高可用大数据集群(Hadoop+MapReduce+Yarn) 在阅读本文前,请确保已经阅读过以上两篇文章,成功搭建了Hadoop+MapReduce+Yarn的大数据集群环境。 写在前面 Wo…...

调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查

在对接支付宝API的时候&#xff0c;遇到了一些问题&#xff0c;记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...

SciencePlots——绘制论文中的图片

文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了&#xff1a;一行…...

【HarmonyOS 5.0】DevEco Testing:鸿蒙应用质量保障的终极武器

——全方位测试解决方案与代码实战 一、工具定位与核心能力 DevEco Testing是HarmonyOS官方推出的​​一体化测试平台​​&#xff0c;覆盖应用全生命周期测试需求&#xff0c;主要提供五大核心能力&#xff1a; ​​测试类型​​​​检测目标​​​​关键指标​​功能体验基…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

ServerTrust 并非唯一

NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

从面试角度回答Android中ContentProvider启动原理

Android中ContentProvider原理的面试角度解析&#xff0c;分为​​已启动​​和​​未启动​​两种场景&#xff1a; 一、ContentProvider已启动的情况 1. ​​核心流程​​ ​​触发条件​​&#xff1a;当其他组件&#xff08;如Activity、Service&#xff09;通过ContentR…...

Ubuntu系统复制(U盘-电脑硬盘)

所需环境 电脑自带硬盘&#xff1a;1块 (1T) U盘1&#xff1a;Ubuntu系统引导盘&#xff08;用于“U盘2”复制到“电脑自带硬盘”&#xff09; U盘2&#xff1a;Ubuntu系统盘&#xff08;1T&#xff0c;用于被复制&#xff09; &#xff01;&#xff01;&#xff01;建议“电脑…...