Støyreduksjon og Utjevning
Støy i bilder fremstår som uønsket kornethet eller forvrengning, ofte forårsaket av dårlig belysning, komprimeringsartefakter eller begrensninger i sensoren. Glattingsteknikker bidrar til å redusere støy samtidig som viktige bildedetaljer bevares.
Gaussisk utjevning (støyreduksjon)
cv2.GaussianBlur-funksjonen bruker en gaussisk utjevning, som glatter ut bildet ved å gjennomsnittberegne pikselverdier med en gaussisk kjerne (en vektet gjennomsnitt som gir mest vekt til sentrale piksler):
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: kildebildet som skal glattes ut;ksize: kjernestørrelse i formatet(width, height), begge verdier må være oddetall (f.eks.(5, 5));sigmaX: standardavvik i X-retningen; styrer graden av utjevning.
- Funksjonen reduserer bildestøy og detaljer ved å konvolvere bildet med en gaussisk funksjon, noe som er nyttig i oppgaver som kantdeteksjon eller forbehandling før terskling.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
I cv2.GaussianBlur(), parameteren sigmaX er Gaussisk kjernens standardavvik i X-retningen, og den samme parameteren i Y-retningen (sigmaY) har verdien 0 som standard. Når både sigmaX og sigmaY har verdien 0, beregnes standardavviket ut fra kjernestørrelsen.
Medianutjevning (Fjerning av salt-og-pepper-støy)
Funksjonen cv2.medianBlur benytter et medianfilter, som erstatter hver pikselverdi med medianverdien av nabopikslene i kjernens vindu:
cv2.medianBlur(src, ksize):src: kildebildet som skal filtreres;ksize: størrelse på den kvadratiske kjernen (må være et oddetall, f.eks.3,5,7).
- Medianutjevning er spesielt effektiv for å fjerne salt-og-pepper-støy, da den bevarer kanter samtidig som isolerte støyende piksler fjernes.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
Swipe to start coding
Du har fått variabelen image med det støyete bildet av valpen:
- Påfør Gaussisk uskarphet og lagre resultatet i variabelen
gaussian_blurred; - Påfør median uskarphet og lagre resultatet i variabelen
median_blurred.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
What is the difference between Gaussian blur and median blur?
When should I use Gaussian blur versus median blur?
Can you explain how to choose the right kernel size for these filters?
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Støyreduksjon og Utjevning
Sveip for å vise menyen
Støy i bilder fremstår som uønsket kornethet eller forvrengning, ofte forårsaket av dårlig belysning, komprimeringsartefakter eller begrensninger i sensoren. Glattingsteknikker bidrar til å redusere støy samtidig som viktige bildedetaljer bevares.
Gaussisk utjevning (støyreduksjon)
cv2.GaussianBlur-funksjonen bruker en gaussisk utjevning, som glatter ut bildet ved å gjennomsnittberegne pikselverdier med en gaussisk kjerne (en vektet gjennomsnitt som gir mest vekt til sentrale piksler):
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: kildebildet som skal glattes ut;ksize: kjernestørrelse i formatet(width, height), begge verdier må være oddetall (f.eks.(5, 5));sigmaX: standardavvik i X-retningen; styrer graden av utjevning.
- Funksjonen reduserer bildestøy og detaljer ved å konvolvere bildet med en gaussisk funksjon, noe som er nyttig i oppgaver som kantdeteksjon eller forbehandling før terskling.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
I cv2.GaussianBlur(), parameteren sigmaX er Gaussisk kjernens standardavvik i X-retningen, og den samme parameteren i Y-retningen (sigmaY) har verdien 0 som standard. Når både sigmaX og sigmaY har verdien 0, beregnes standardavviket ut fra kjernestørrelsen.
Medianutjevning (Fjerning av salt-og-pepper-støy)
Funksjonen cv2.medianBlur benytter et medianfilter, som erstatter hver pikselverdi med medianverdien av nabopikslene i kjernens vindu:
cv2.medianBlur(src, ksize):src: kildebildet som skal filtreres;ksize: størrelse på den kvadratiske kjernen (må være et oddetall, f.eks.3,5,7).
- Medianutjevning er spesielt effektiv for å fjerne salt-og-pepper-støy, da den bevarer kanter samtidig som isolerte støyende piksler fjernes.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
Swipe to start coding
Du har fått variabelen image med det støyete bildet av valpen:
- Påfør Gaussisk uskarphet og lagre resultatet i variabelen
gaussian_blurred; - Påfør median uskarphet og lagre resultatet i variabelen
median_blurred.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
