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搜索资源列表

  1. opencv高斯滤波模板及其滤波

  2. 生成高斯模板，模板大小、均值、方差等参数可自己手动设置。利用生成的模板进行高斯滤波。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sucr86

  1. 结合opencv高斯滤波

  2. 该代码，调用opencv接口，将图像载入并输出，同时调用高斯滤波函数实现图像的高斯滤波，此处的高斯滤波并非直接调用的opencv库函数，而是根据原理一步步写出来的。

  3. 所属分类：C/C++

  1. 高斯滤波opencv和vc代码实现

  2. 高斯滤波opencv和vc代码实现，已经试验过，很好用！

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-12-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：dididadabit

  1. 图像处理：高斯滤波

  2. 采用openCV和VS2010用高斯滤波和图像合成算法，实现将多幅不完美图片得到更好的图片。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-02-26
    • 文件大小：808960
    • 提供者：qoqo1008

  1. 高斯滤波（高斯平滑）

  2. 高斯滤波（高斯平滑）是数字图像处理和计算机视觉里面最常见的操作。平时，我们都是用Matlab或者OpenCV的函数调用：imfilter或者cvSmooth，并不关心底层的实现。然而当开发者要自己实现高斯滤波的时候，往往就会很迷惘，经常会被下面几个问题所困扰： 1、给定sigma，即标准偏差，怎么确定离散化后的滤波器窗口大小？ 2、给定窗口大小，怎么计算高斯核的sigma，即标准偏差？ 3、怎么实现可分离滤波器？

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：46080
    • 提供者：qibaobei2002

  1. 高斯滤波详解加代码

  2. 高斯图像滤波原理及其编程离散化实现方法，详细解释滤波原理，边缘处理，另附有程序代码

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-09-30
    • 文件大小：119808
    • 提供者：w1509101

  1. opencv c++ 高斯滤波

  2. 使用opencv c++ 对图片进行高斯滤波

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-10-16
    • 文件大小：837
    • 提供者：qq334985820

  1. 对图像的一维高斯滤波操作

  2. 应用一维高斯公式，生成一维矩阵，对图像分别进行横向和竖向的高斯滤波处理

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-11-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012681341

  1. 简单的一维高斯滤波程序

  2. 简单的一维高斯滤波程序。适用于图像处理初学者。开发平台vs2008+OpenCV2.3.1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：hurricanemad

  1. 【C++】OpenCV图像模糊示例程序 by浅墨

  2. 浅墨出品，分享精神至上~ 压缩包内包含四个程序的详细注释源码。分别是用高斯滤波，均值滤波，方框滤波来模糊一张唯美图片。最后还有一个综合示例程序，结合这三种滤波操作，通过调整轨迹条的位置，来动态得到不同的图像模糊效果，有一定的可玩性~have fun~~~ 博文《【OpenCV入门教程之八】线性滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波》的配套详细注释源代码。 博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/22745559 1.已将dl

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-01
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：zhmxy555

  1. OpenCV自己实现的高斯滤波，sobel边缘检测

  2. 基于OpenCV自己实现的高斯滤波，Sobel边缘检测，3通道图像分离，彩色图转灰度图，高斯滤波比OpenCV自带的GaussBlur要慢，仅作为理解原理学习之用。工程建议尽量用用OpenCV自带的函数。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-05-20
    • 文件大小：5120
    • 提供者：a_1937

  1. 高斯滤波处理

  2. C++调用opencv做的高斯滤波处理，并保存图像

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-07-18
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：momo11223344

  1. openCV3.1 双边滤波器 高斯滤波器 图片先加上噪声再滤波

  2. 程序在VS2015 Release+x64的环境下编译通过，利用openCV3.1的库函数，图片先加上噪声再经过双边滤波器 高斯滤波器 滤波

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-03-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：scorpio__h

  1. 中值滤波、均值滤波和高斯滤波代码 C语言

  2. 借鉴他人的资源进行集合和整理了一下，高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波，并且和OPENCV的高斯滤波的时间进行对比了一下，比OPENCV的要慢很多

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-05-27
    • 文件大小：79872
    • 提供者：u014742995

  1. OpenCV高斯滤波源码

  2. 使用OpenCV加载图片，通过高斯算法处理图片数据，均值滤波降噪

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：whg_blog

  1. 基于CUDA的并行计算技术+opencv完成图像高斯滤波和双边滤波

  2. 基于CUDA的并行计算技术+opencv完成图像高斯滤波和双边滤波，开发版本为VS2019+openCV3.4

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：qq_32563773

  1. opencv实现轮廓高斯滤波平滑

  2. 主要为大家详细介绍了opencv实现轮廓高斯滤波平滑，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-18
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38697940

  1. opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

  2. 为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。 python +opencv讲解 均值滤波 含义 如图：如果我们想对红色点进行处理，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38644780

  1. opencv实现轮廓高斯滤波平滑

  2. 本文实例为大家分享了opencv实现轮廓高斯滤波平滑的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一个小测试的题目： 在图像上点选，找到与点选处相邻的颜色相近的点集合，对该点集合提取轮廓，对该点集合轮廓平滑处理，显示处理结果。 #include #include using namespace std; using namespace cv; //************************************ // Method: findRegion 漫水填充 // FullName:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38670700

  1. OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波）

  2. OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波） 首先看以下图，图像平滑（模糊）只是滤波中的一种操作，并不是整个滤波部分。 一、均值滤波 函数： dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]] ) src:输入图像； ksize: 卷积核大小； anchor: 锚点位置设置，默认为卷积核的中心位置； borderType: 边界填充方法。   均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38499706
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