Hướng dẫn how do you define a gaussian filter in python? - làm thế nào để bạn xác định một bộ lọc gaussian trong python?
|
Bộ lọc Gaussian đa chiều. Nội phân chính Mảng đầu vào. sigmascalar hoặc chuỗi vô hướngscalar or sequence of scalarsĐộ lệch chuẩn cho hạt nhân Gaussian. Độ lệch chuẩn của bộ lọc Gaussian được đưa ra cho mỗi trục dưới dạng một chuỗi hoặc là một số duy nhất, trong trường hợp nó bằng với tất cả các trục. thứ tự hoặc chuỗi int, tùy chọnint or sequence of ints, optionalThứ tự của bộ lọc dọc theo mỗi trục được đưa ra dưới dạng một chuỗi số nguyên hoặc dưới dạng một số. Một thứ tự 0 tương ứng với tích chập với một hạt nhân Gaussian. Một thứ tự tích cực tương ứng với sự kết hợp với đạo hàm của một Gaussian. OutputArray hoặc DTYPE, tùy chọnarray or dtype, optionalMảng trong đó đặt đầu ra hoặc DTYPE của mảng được trả về. Theo mặc định, một mảng có cùng DTYPE như đầu vào sẽ được tạo. Tham số chế độ xác định cách mở rộng mảng đầu vào khi bộ lọc chồng lên đường viền. Bằng cách chuyển một chuỗi các chế độ có độ dài bằng số lượng kích thước của mảng đầu vào, các chế độ khác nhau có thể được chỉ định dọc theo mỗi trục. Giá trị mặc định là ‘phản ánh. Các giá trị hợp lệ và hành vi của chúng như sau: ReflectĐầu vào được mở rộng bằng cách phản ánh về cạnh của pixel cuối cùng. Chế độ này đôi khi cũng được gọi là đối xứng một nửa mẫu. ‘Hằng số (K K K K | A B C D | K K K K)Đầu vào được mở rộng bằng cách lấp đầy tất cả các giá trị ngoài cạnh với cùng một giá trị không đổi, được xác định bởi tham số CVAL. ’Gần nhất (a a a a | a b c d | d d d d)Đầu vào được mở rộng bằng cách sao chép pixel cuối cùng. Gương Mirror (D C B | A B C D | C B A)Đầu vào được mở rộng bằng cách phản ánh về tâm của pixel cuối cùng. Chế độ này đôi khi cũng được gọi là đối xứng toàn bộ mẫu. ‘Wrap, (A B C D | A B C D | A B C D)Đầu vào được mở rộng bằng cách quấn xung quanh cạnh đối diện. Để thống nhất với các hàm nội suy, các tên chế độ sau cũng có thể được sử dụng: Đây là một từ đồng nghĩa với ‘hằng số. Mirror Grid-MirrorĐây là một từ đồng nghĩa với ‘phản ánh. Mang điệnĐây là một từ đồng nghĩa với ‘bọc. cvalscalar, tùy chọnscalar, optionalGiá trị để lấp đầy các cạnh trong quá khứ của đầu vào nếu chế độ không đổi. Mặc định là 0,0. cắt ngắnfloatCắt cụt bộ lọc tại nhiều độ lệch chuẩn này. Mặc định là 4.0. Returnsgaussian_filterndarraygaussian_filterndarrayMảng trả về có hình dạng giống như đầu vào. Ghi chú Bộ lọc đa chiều được triển khai dưới dạng chuỗi các bộ lọc tích chập 1-D. Các mảng trung gian được lưu trữ trong cùng loại dữ liệu với đầu ra. Do đó, đối với các loại đầu ra có độ chính xác hạn chế, kết quả có thể không chính xác vì kết quả trung gian có thể được lưu trữ với độ chính xác không đủ. Ví dụ >>> from scipy.ndimage import gaussian_filter >>> a = np.arange(50, step=2).reshape((5,5)) >>> a array([[ 0, 2, 4, 6, 8], [10, 12, 14, 16, 18], [20, 22, 24, 26, 28], [30, 32, 34, 36, 38], [40, 42, 44, 46, 48]]) >>> gaussian_filter(a, sigma=1) array([[ 4, 6, 8, 9, 11], [10, 12, 14, 15, 17], [20, 22, 24, 25, 27], [29, 31, 33, 34, 36], [35, 37, 39, 40, 42]]) >>> from scipy import misc >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ax1 = fig.add_subplot(121) # left side >>> ax2 = fig.add_subplot(122) # right side >>> ascent = misc.ascent() >>> result = gaussian_filter(ascent, sigma=5) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result) >>> plt.show()  Bộ lọc Gaussian có nghĩa là gì?Trong quá trình xử lý điện tử và tín hiệu, bộ lọc Gaussian là bộ lọc có phản ứng xung là hàm Gaussian (hoặc xấp xỉ với nó, vì phản ứng Gaussian thực sự sẽ có phản ứng xung vô hạn).a filter whose impulse response is a Gaussian function (or an approximation to it, since a true Gaussian response would have infinite impulse response). Tại sao sử dụng bộ lọc Gaussian?Lọc Gaussian được sử dụng để loại bỏ tiếng ồn và chi tiết mà nó không phải là bộ lọc Gaussian được sử dụng để loại bỏ tiếng ồn và chi tiết. Nó không đặc biệt hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu muối và hạt tiêu. So sánh các kết quả dưới đây với kết quả đạt được bởi bộ lọc trung bình. Lọc Gaussian có hiệu quả hơn trong hình ảnh làm mịn.to remove noise and detail It is not Gaussian filtering is used to remove noise and detail. It is not particularly effective at removing salt and pepper noise. Compare the results below with those achieved by the median filter. Gaussian filtering is more effective at smoothing images. Gaussian Blur Opencv Python là gì?Sự khác biệt giữa bộ lọc hộp và bộ lọc Gaussian là gì?the image is convolved with a Gaussian filter instead of the box filter. The Gaussian filter is a low-pass filter that removes the high-frequency components are reduced. Sự khác biệt giữa bộ lọc hộp và bộ lọc Gaussian là gì?Tham số inputArray_Likethe values of the neighbouring pixels are given different weighting, that being defined by a spatial Gaussian distribution. The Gaussian filter is probably the most widely used noise reducing filter. Làm cách nào để sử dụng bộ lọc Gaussian trong Python CV2?Cú pháp - Hàm CV2 Gaussianblur () [Chiều rộng chiều cao]. Chiều cao và chiều rộng phải là lẻ và có thể có các giá trị khác nhau. Nếu Ksize được đặt thành [0 0], thì KSize được tính toán từ các giá trị Sigma. Độ lệch chuẩn nhân dọc theo trục x (hướng ngang).cv2 GaussianBlur() function
[height width]. height and width should be odd and can have different values. If ksize is set to [0 0], then ksize is computed from sigma values. Kernel standard deviation along X-axis (horizontal direction).
Bộ lọc Gaussian có nghĩa là gì?Trong xử lý điện tử và xử lý tín hiệu chủ yếu trong xử lý tín hiệu số, bộ lọc Gaussian là bộ lọc có phản ứng xung là hàm Gaussian (hoặc xấp xỉ với nó, vì phản ứng Gaussian thực sự sẽ có phản ứng xung vô hạn).a filter whose impulse response is a Gaussian function (or an approximation to it, since a true Gaussian response would have infinite impulse response).
OpenCV lọc Gaussian là gì?Bộ lọc Gaussian là bộ lọc thông thấp giúp loại bỏ các thành phần tần số cao bị giảm.Bạn có thể thực hiện thao tác này trên một hình ảnh bằng phương thức GaussianBlur () của lớp IMGProc.Sau đây là cú pháp của phương pháp này - Gaussianblur (SRC, DST, KSIZE, SIGMAX)a low-pass filter that removes the high-frequency components are reduced. You can perform this operation on an image using the Gaussianblur() method of the imgproc class. Following is the syntax of this method − GaussianBlur(src, dst, ksize, sigmaX)
Bộ lọc Gaussian trong học tập sâu là gì?Bộ lọc Gaussian.Trong xử lý hình ảnh, bộ lọc thông thấp Gaussian được sử dụng rộng rãi như một công cụ làm mịn để loại bỏ nhiễu hoặc tạo ra độ mờ Gaussian.Thành phần tần số cao của hình ảnh sẽ được loại bỏ bởi bộ lọc Gaussian.Do đó, nhiễu với các thành phần tần số cao có thể được loại bỏ.widely used as a smoothing tool to remove noise or to produce Gaussian blur. The high-frequency component of an image will be eliminated by Gaussian filter. Thus, the noise with high-frequency components can be removed. |
