Фільтри в OpenCV
Зміст Лінійні фільтри зображення У попередній статті ми розглянули фільтри Homogeneous (Однорідне) згладжування та Gaussian (Гаусове) згладжування Homogeneous (Однорідне) згладжування Gaussian згладжування Median згладжування Bi
Фільтри в OpenCV. MedianBlur та Bilateral
OpenCV/Обробка та розпізнавання зображень
Зміст
Лінійні фільтри зображення
У попередній статті ми розглянули фільтри Homogeneous (Однорідне) згладжування та Gaussian (Гаусове) згладжування
- Homogeneous (Однорідне) згладжування
- Gaussian згладжування
- Median згладжування
- Bilateral (Двостороннє) згладжування
У цьому розділі ми розглянемо інші два фільтри: Median згладжування та Bilateral (Двостороннє) згладжування.
Ось зображення, яке ми використовували раніше:
Median фільтр
Median фільтр є загальним методом для згладжування. Медіанне згладжування широко використовується в алгоритмах виявлення крів, тому що за певних умов воно зберігає краї, видаляючи шум.
Синтаксис medianBlur() виглядає так:
src - вхідне 1-, 3- або 4-канальне зображення, коли ksize 3 або 5, глибина зображення повинна бути CV_8U, CV_16U або CV_32F, для великих розмірів апертури, це може бути тільки CV_8U.
dst - виведення зображення того ж розміру та типу як і src.
ksize - лінійний розмір апертури, він повинен бути непарним і більше 1, наприклад: 3, 5, 7.
У нашому коді розмір ядра ми збільшуємо з 1x1 до 49x49. Ми бачимо згожування зображення зі збільшенням розміру ядра.
Bilateral (Двостороннє) згладжування
Ми вжерозглянули 3 фільтри зображень. Bilateral (Двостороння) розмитість є одним із найсучасніших фільтрів для згладжування зображення та зниження рівня шуму. Останні три фільтри згладжують краї при видаленні шумів, цей фільтр може зменшити шум зображення, зберігаючи при цьому краї. Недоліком цього типу фільтра є те, що його робота займає більше часу, щоб відфільтрувати вхідне зображення.
Ось код, який використовує Bilateral (Двостороннє) згладжування:
src — вихідне зображення 8-бітове або з плаваючою точкою, 1-канальне або 3-канальне.
dst - вихідне зображення того ж розміру та типу як і src.
d — діаметр кожного пікселя околиці, що використовується у процесі фільтрації. Якщо значення не є позитивним, воно обчислюється з sigmaSpace.
sigmaColor – сигма фільтр у колірному просторі.
sigmaSpace - сигма фільтр у координатному просторі.