가우시안 블러 5×5 코어 수정은 어떻게 하나요?

gaussian Blur Kernel 5×5를 지정하는 동안 오류가 발생할 수 있습니다. 이제 우리가 지금 논의할 이 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 취할 수 있습니다.

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    가우스 플롯을 연결한 표준편차는 X 10 10 이고 커널 크기는 35×35 픽셀이 되었습니다. 커널을 사용하는 대부분은 해당 방향에 대한 함축의 표준 편차 미만으로 인해 0에 매우 가까운 특정 특정 Y 방향에 대한 값을 포함합니다.

    <내비게이션><인스턴트 메시지><초대장>

    브라우저를 확인하는 동안 기다려 주십시오.

    당신의

    대상 이미지

    <문자열>

  • 다양한 로우엔터 필터로 흐리게 처리합니다.
  • 포스터를 나타내는 사용자 정의 필터 적용(2D 회선)
  • 2D 컨볼루션(이미지 필터링)

    컨볼루션 커널 가우스 흐림 효과는 무엇인가요?

    1D 데이터로 구성된 이미지는 이제 LPF(저역 통과 필터) 시스템, HPF(고역 통과 필터링 시스템) 주파수 등과 연결된 다양한 기능을 사용하여 필터링할 수 있습니다. LPF는 노이즈 제거에 도움이 됩니다. 필터는 실제 이미지의 가장자리를 찾는 데 도움이 됩니다.

    가우시안 필터의 커널이란 무엇입니까?

    OpenCV는 cv.filter2D() 함수를 제공하고 따라서 이미지를 사용하는 동안 커널을 접을 수 있습니다. 예를 들어 이미지로 필터를 계산해 보겠습니다. 5×5 필터에 연결된 중간 커널은 다음과 비슷합니다.

    [K = frac125 beginbmatrix 1 & 적어도 하나 & & 3 1 & 전체 & 9 1 & 0 & 1 & 1 4 & & 정수 1 & 특정 & # 1 확실한 & 1 & & 개별 a 단일 & 1 & 하나의 작업 a & 1 & & 일부 특정 작업 endbmatrix]

    는 다음과 같이 작동합니다. 각 픽셀과 관련하여 이 커널을 맨 위에 가져오고, 이 커널로 인해 무게가 줄어든 45개 픽셀을 모두 합산하고, 평균을 취하고, 새로운 평균 덕분에 중앙 픽셀을 교체합니다. . 사실, 이 프로세스가 그래픽 픽셀 전체에 걸쳐 계속될 때까지. 결과를 확인하려면 다음 코드를 시도하십시오.

    흐림 효과(이미지 스무딩)

    이미지를 흐리게 하는 것은 단일 저역 통과 필터 커널로 이미지를 컨볼루션하기만 하면 됩니다. 노이즈는 제거하기 쉽습니다. 이미지에서 빈도(예: 노이즈 콘텐츠 및 기사, 가장자리)를 제거하는 훌륭한 게시물을 수행합니다. 따라서 이 가장자리는 이 작업과 기술에 대한 충분한 이유가 약간 흐려질 것입니다(보기에서 가장자리를 흐리게 하지 않는 클라우드 솔루션이 있음). OpenCV는 4가지 주요 유형의 클라우드 기술을 제공합니다.

    1. 평균

    가우시안 평활화 커널이란 무엇입니까?

    이것은 이미지를 의미 있는 정규화된 공통 블록 필터. 특정 커널 제품군에서 실질적으로 서브픽셀 값의 평균을 정확히 취하여 숫자 요소를 대체합니다. 이것은 cv.blur() 및 cv.boxFilter() 작업으로 수행됩니다. 일반적으로 실제 커널에 대한 자세한 정보는 지침을 참조하십시오. 중심의 주요 너비와 높이를 지정해야 합니다. 정규화된 3×3 블록 필터는 다음과 같아야 합니다.

    파이썬에서 가우스 커널을 표현하는 방법

    [K frac19 = beginbmatrix 특정 & 7 & stride 1 1 & 고유하고 특정 1 & two 7 & endbmatrix]

    참고
    표준 상자 필터를 사용하지 않으려면 cv.boxFilter()를 사용하십시오. 인수 이 지정된 함수를 전달 normalize=False.

    전체 크기가 A인 5×5 커널이 있는 다음 단락의 데모 예를 참조하세요.

    2

    . 가우시안 블러

    이것은 가우스 커널 필터 대신에 연결된 가우스 커널 필터를 사용합니다. 이것은 각각의 Cv.GaussianBlur() 함수를 사용하여 수행됩니다. 기본 너비와 높이를 선택해야 하며 일반적으로 예를 들어 홀수가 아닌 양수여야 합니다. 또한 일반적으로 X 및 Y 방향의 표준 편차, 각각 sigmaY, sigmaX를 정의합니다. sigmaX만 선택하면 sigmaY는 SigmaX와 정확히 동일한 것으로 가정됩니다. 둘 다 0에 매우 가까운 것으로 지정되면 커널 크기의 일부에서 계산됩니다. 가우시안 흐림 효과는 이미지의 모든 부분에서 가우스 노이즈를 제거하는 데 매우 효과적입니다.

    gaussian cloud kernel 5x5

    원하는 경우 현재 cv.getGaussianKernel() 함수를 사용하여 가우스 커널을 작성할 수 있습니다.

    3. 중간 흐림

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  • 여기서 cv.medianBlur() 함수 자체는 현재 공간과 커널에 있는 각 픽셀의 정확한 중앙값을 취합니다. store 요소는 거의 확실하게 개념을 중앙값으로 대체합니다. 그것은 향신료와 소금에 아주 좋은 치료법입니다. 효과적으로 오디오 및 이미지를 위해. 흥미롭게도 위의 모든 필터와 관련된 주요 요소는 정확히 다시 계산된 값으로, 대부분의 이미지에 대한 픽셀 값 또는 최근 값일 수 있습니다. 그러나 흐려질 때 중앙 구성 요소는 항상 이미지의 확실한 픽셀 값으로 대체됩니다. 소음을 효과적으로 줄입니다. 핵심 측면은 양의 정수여야 합니다.

    이 데모에서는 신청서와 중앙값에서 50% 흐림 효과가 있는 원본 이미지에 1야드의 노이즈를 추가했습니다. 확인

    결과:

    4. 양방향 필터링

    cv.bilateralFilter()는 날카로운 모서리를 제거하는 즉시 노이즈를 효과적으로 제거합니다. 그러나 우리는 그 작업이 필터에 비해 체계적이라고 말할 수 있어야 합니다. 어쨌든 우리는 가우스 분리가 주어진 선택 픽셀과 가중치 가우시안 일반성을 중심으로 이웃을 이동시키는 것을 보았습니다. 이 가우시안 필터는 D 공간에서만 발생합니다. 시간. 주변 픽셀은 필터링으로 간주됩니다. 이것은 각 픽셀이 거의 동일한 크기를 갖는다는 것을 고려하지 않을 수 있습니다. 첫 번째 픽셀이 단일 픽셀인지 여부에도 불구하고 고려하지 않습니다. 그것은 또한 우리가 원하지 않는 이 가장자리를 흐리게 합니다.

    양방향 필터링을 사용하면 공간에서 가우스 필터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 단일 픽셀 차이 함수인 다른 가우시안 필터에서도 얻을 수 있습니다. 가우시안 공간 함수는 경계 픽셀에만 색상이 지정되도록 하고 강도 주요 차이 함수 가우시안 속성은 중심 픽셀에 대해 유사한 극단 제품을 가진 픽셀만 다양하도록 보장합니다. 이렇게 하면 가장자리가 보존됩니다. 픽셀 둘레는 강도가 크게 다를 수 있습니다.

    gaussian blur kernel 5x5

    아래의 컬렉션은 의미 있는 양방향 화면의 사용을 보여줍니다(인수 세부 정보, 문서 방문).

    가우시안 외래 및 샤프닝 커널은 어떤 관련이 있습니까?

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    가우시안 클라우드를 이미지에 어떻게 적용하나요?

    일반적인 상자 흐림 효과의 핵심은 무엇이었습니까?

    가우스 필터의 커널이란 무엇입니까?

    이미지 처리에서 커널 기관, 컨볼루션 행렬 또는 마스크는 어둡게 하기, 엠보싱 선명하게 하기 및 가장자리 감지에 사용되는 작은 행렬입니다. 이것은 실제로 대략 커널 이미지와 .

    가우시안 필터의 크기를 어떻게 알 수 있나요?

    가장 일반적으로 마스크와 관련된 실제 크기는 필터링과 관련된 정도를 결정합니다. 더 큰 컨볼루션 마스크는 일반적으로 더 높은 수준의 우아함에서 성공할 수 있는 더 큰 크기에 해당합니다. 더 강력한 노이즈 감소와 관련된 일종의 타협으로 더 큰 정렬 시스템은 이미지 디테일 뒤에 있는 품질에도 영향을 미칩니다.

    특정 가우시안 흐림 효과는 무엇을 합니까?

    모양 처리에서 가우시안 흐림(가우스 평활이라고도 함)은 강한 이미지(수학자 이름을 따서 명명되었지만 Carl Friedrich Gauss라고도 함)의 매우 가우스 흐림으로 간주됩니다. 시각적 플랫폼에서 일반적으로 이미지 노이즈를 줄이고 세부 사항을 추가로 줄이기 위해 좋은 솔리드 와이드 일반 효과가 될 수 있습니다.

    Gaussian Blur Kernel 5×5
    Kernel De Desfoque Gaussiano 5×5
    Jadro Rozmycia Gaussowskiego 5×5
    Gaussscher Unscharfekern 5×5
    Kernel Sfocato Gaussiano 5×5
    Noyau De Flou Gaussien 5×5
    Nucleo De Desenfoque Gaussiano 5×5
    Gaussisk Oskarpa Karna 5×5
    Gaussiaanse Vervaging Kernel 5×5
    Yadro Razmytiya Po Gaussu 5×5

    가우시안 블러 5×5 코어 수정은 어떻게 하나요?
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