Wanto-Fly 2023-02-26 17:52 采纳率: 55.2%
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已结题

opencv 方框滤波 cv2.boxFliter

处理结果 = cv2.boxFliter(原始图像, 目标图像深度, 核大小, normalize=0)

  1. 想知道函数内部参数的目标图像深度是什么

  2. 方框滤波的内部计算过程是怎么样的,如何通过核计算(不进行归一化)

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  • GISer Liu 2023-02-26 17:57
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    以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用:

    例子
    
    A:
    目标图像深度:即输出的结果图像的通道数。可以是8位或者32位浮点数。
    
    方框滤波的内部计算过程:以核大小为5x5的情况来说,首先从原始的输入图像中取出5X5的窗口,然后将这25个像素值取出来放在一个缓冲区中,这时候将这25个像素值按照其权重(一般均为1/25)累加求和,所得结果就是新窗口对应位置的结果像素值,并写入输出图像中,最后,依次移动窗口,重复上述步骤,完成滤波运算。
    
    代码实例:
    import cv2
     
    # 读入图像
    img = cv2.imread("a.png")
     
    # 原始图像、输出图像深度为32位浮点数、滤波器核大小为5X5
    filtered_img = cv2.boxFilter(img, -1, (5,5), normalize=True)
     
    # 显示滤波后的图像
    cv2.imshow("filtered", filtered_img)
    cv2.waitKey(0)
    

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