python+opencv实现高斯平滑滤波-创新互联
功能:
创建两个滑动条来分别控制高斯核的size和σσ的大小,这个程序是在阈值分割的那个程序上改动的。阈值分割程序在这
注意:由于σ=0σ=0时,opencv会根据窗口大小计算出σσ,所以,从0滑动σσ的滑动条时,会出现先边清晰又变模糊的现象
python+opencv实现阈值分割
python+opencv实现霍夫变换检测直线
(2016-5-10)到OpenCV-Python Tutorials's documentation!可以下载
代码:
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #两个回调函数 def GaussianBlurSize(GaussianBlur_size): global KSIZE KSIZE = GaussianBlur_size * 2 +3 print KSIZE, SIGMA dst = cv2.GaussianBlur(scr, (KSIZE,KSIZE), SIGMA, KSIZE) cv2.imshow(window_name,dst) def GaussianBlurSigma(GaussianBlur_sigma): global SIGMA SIGMA = GaussianBlur_sigma/10.0 print KSIZE, SIGMA dst = cv2.GaussianBlur(scr, (KSIZE,KSIZE), SIGMA, KSIZE) cv2.imshow(window_name,dst) #全局变量 GaussianBlur_size = 1 GaussianBlur_sigma = 15 KSIZE = 1 SIGMA = 15 max_value = 300 max_type = 6 window_name = "GaussianBlurS Demo" trackbar_size = "Size*2+3" trackbar_sigema = "Sigma/10" #读入图片,模式为灰度图,创建窗口 scr = cv2.imread("G:\homework\lena.bmp",0) cv2.namedWindow(window_name) #创建滑动条 cv2.createTrackbar( trackbar_size, window_name, \ GaussianBlur_size, max_type, GaussianBlurSize ) cv2.createTrackbar( trackbar_sigema, window_name, \ GaussianBlur_sigma, max_value, GaussianBlurSigma ) #初始化 GaussianBlurSize(1) GaussianBlurSigma(15) if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()
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当前名称:python+opencv实现高斯平滑滤波-创新互联
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