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#选取周围几个像素点，并对其进行排序，选取中间那个值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/noise.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.CO 阅读全文
posted @ 2019-09-07 16:36
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import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/noise.jpg',1)gauss = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.5)#高斯滤波#均值滤波：将每个像素取周围像素的平均值imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = im 阅读全文
posted @ 2019-09-07 16:34
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#双边滤波函数：bilateralFilter（src,d,sigmaColor,sigmaSpace）# src：输入图像# d：过滤时周围每个像素领域的直径# sigmaColor：在color space中过滤sigma。参数越大，临近像素将会在越远的地方mix。# sigmaSpace：在coordinate space中过滤sigma。参数越大，那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。imp 阅读全文
posted @ 2019-09-07 16:33
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原理：将所有像素点的值加上一个常数 阅读全文
posted @ 2019-09-07 16:29
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原理：计算每个通道像素级别（0-255）的累加概率，然后用累加概率乘以255代替原来的像素 阅读全文
posted @ 2019-09-07 15:10
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#计算灰度级别的累加概率，然后：当前像素值 = 当前像素的累加概率 * 255import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtCo... 阅读全文
posted @ 2019-09-07 14:34
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原理：和灰度直方图一样，只是将一个灰度通道换成了三个的RGB通道import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = im... 阅读全文
posted @ 2019-09-07 14:27
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原理：统计每个像素灰度出现的概率import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = c 阅读全文
posted @ 2019-09-07 12:58
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