C# combinado con filtrado OpenCV (7)

Filtrar:

filtro medio

Obtenga el valor medio en el núcleo del filtro construido y rellénelo en el área media.

Utilizando tecnología de ventana corredera.

Por ejemplo, en un núcleo de filtro 3*3, calcule la suma de 9 valores y luego divida por 9 para obtener la media.

Cv2.Blur(Src_Images, dstimage, new Size(3, 3));

 

filtro mediano

Obtenga el valor mediano de todos los números en el núcleo del filtro, que es un cálculo no lineal

 

Cv2.MedianBlur(Src_Images, dstimage, 3);

 

 

filtro gaussiano

Cada píxel se obtiene mediante un promedio ponderado de su propio valor de píxel y el de los píxeles de su vecindario. El coeficiente de ponderación es mayor más cerca del centro y menor más lejos del centro. De esta manera, se puede aumentar la proporción de píxeles adyacentes, lo que puede filtrar eficazmente el ruido.

Obtenga el valor intermedio mediante el cálculo y transfiéralo a la fórmula gaussiana

Cv2.GaussianBlur(Src_Images, dstimage, new Size(3, 3), 1);

 

 

Hay algunos otros algoritmos de filtrado.

            //快速图像边缘滤波算法
            Cv2.EdgePreservingFilter(src1, dd, EdgePreservingMethods.RecursFilter, 60, 0.44f);
            //高斯双边模糊 去除噪音的同时保持边缘的清晰锐利
            Cv2.BilateralFilter(src1, dd, 0, 100, 10, BorderTypes.Reflect101);
            //边缘保留滤波算法  均值迁移模糊
            Cv2.PyrMeanShiftFiltering(src1, dd, 15, 50);

 

 //快速图像边缘滤波算法
            Cv2.EdgePreservingFilter(src1, dd, EdgePreservingMethods.RecursFilter, 60, 0.44f);

 

  //高斯双边模糊 去除噪音的同时保持边缘的清晰锐利
            Cv2.BilateralFilter(src1, dd, 0, 100, 10, BorderTypes.Reflect101);

 

  //边缘保留滤波算法  均值迁移模糊
            Cv2.PyrMeanShiftFiltering(src1, dd, 15, 50);