如何用python实现图像的一维高斯滤波器如何用python实现图像python一维高斯函数的一维高斯滤波器
现在把卷积模板中的值换一下python一维高斯函数，不是全1了python一维高斯函数，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面python一维高斯函数 ， 比如这时中间的数值最大，往两边走越来越?。?构造一个小的高斯包 。实现的函数为cv2.GaussianBlur() 。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的高和宽（奇数），沿x与y方向的标准差(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算) 。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声 。当然也可以自己构造高斯核，相关函数：cv2.GaussianKernel().
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接读为灰度图像
for i in range(2000): #添加点噪声
temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])
temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])
img[temp_x][temp_y] = 255
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默认彩色，另一种彩色bgr
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)
高斯模糊参考文献：阮一峰python一维高斯函数的网络日志
通常python一维高斯函数 ， 图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜 ， 使图片产生模糊的效果 。
"模糊"的算法有很多种 ， 其中有一种叫做 "高斯模糊" （Gaussian Blur） 。它将 正态分布 （又名"高斯分布"）用于图像处理 。
本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法 。本质上 ， 它是一种 数据平滑技术 （data smoothing），适用于多个场合 ， 图像处理恰好提供了一个直观的应用实例 。
一、高斯模糊的原理
所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值 。
上图中，2是中间点，周边点都是1 。
"中间点"取"周围点"的平均值 ， 就会变成1 。在数值上，这是一种"平滑化" 。在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节 。
显然，计算平均值时，取值范围越大 ， "模糊效果"越强烈 。
上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果 。模糊半径越大，图像就越模糊 。从数值角度看 ， 就是数值越平滑 。
接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？
如果使用简单平均 ， 显然不是很合理，因为图像都是连续的，越靠近的点关系越密切 ， 越远离的点关系越疏远 。因此，加权平均更合理，距离越近的点权重越大 ， 距离越远的点权重越小 。
二、正态分布的权重
正态分布显然是一种可取的权重分配模式 。
在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心 ， 取值越大 ， 越远离中心，取值越小 。
计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点 ， 其他点按照其在正态曲线上的位置 ， 分配权重，就可以得到一个加权平均值 。
三、高斯函数
上面的正态分布是一维的，图像都是二维的，所以我们需要二维的正态分布 。
正态分布的密度函数叫做 "高斯函数" （Gaussian function） 。它的一维形式是：
[图片上传失败...(image-930400-1530695631723)]
其中 ， μ是x的均值，σ是x的方差 。因为计算平均值的时候，中心点就是原点，所以μ等于0 。
[图片上传失败...(image-b4ad84-1530695631723)]
根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数：
[图片上传失败...(image-24fac0-1530695631723)]
有了这个函数 ，就可以计算每个点的权重了 。
四、权重矩阵
假定中心点的坐标是（0,0），那么距离它最近的8个点的坐标如下：
更远的点以此类推 。
为了计算权重矩阵，需要设定σ的值 。假定σ=1.5，则模糊半径为1的权重矩阵如下：
这9个点的权重总和等于0.4787147 ， 如果只计算这9个点的加权平均 ， 还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的权重矩阵 。
五、计算高斯模糊
有了权重矩阵 ， 就可以计算高斯模糊的值了 。
假设现有9个像素点，灰度值（0-255）如下：
每个点乘以自己的权重值：
得到
将这9个值加起来 ， 就是中心点的高斯模糊的值 。
对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像 。如果原图是彩色图片 ， 可以对RGB三个通道分别做高斯模糊 。
六、边界点的处理
如果一个点处于边界，周边没有足够的点，怎么办？
一个变通方法，就是把已有的点拷贝到另一面的对应位置，模拟出完整的矩阵 。
【python一维高斯函数的简单介绍】七、参考文献
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像 。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积 。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数 。否则，将会从参数sigma中计算得到 。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致 。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差 。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差 。默认为None ， 如果sigmaY=0 ， 则它将被设置为与sigmaX相等的值 。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到 。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积 。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差，标准差越大，核中心的值与周围的值差距越?。?曲线越平滑 。标准差越小，核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭 。
从图像的角度来说，高斯核的标准差越大，平滑效果越不明显 。高斯核的标准差越?。交Ч矫飨?。
可见，标准差越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
如何用python实现图像的一维高斯滤波如何用python实现图像的一维高斯滤波
建议你不要使用高斯滤波 。
推荐你使用一维中值滤波
matlab的函数为
y = medfilt1(x,n);
x为数组 ， 是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数） 。y是滤波以后的结果（是数组）
后面再
plot(y);
就能看到滤波以后的结果
经过medfilt1过滤以后，y里储存的是低频的波形，如果你需要高频波形，x-y就是高频波形
顺便再说一点，n是偶数的话，滤波效果比较好 。
N越小，y里包含的高频成分就越多，y越大，y里包含的高频成分就越少 。
记住 ， 无论如何y里保存的都是整体的低频波 。（如果你看不懂的话 ， 滤一下 ， 看y波形 ， 你马上就懂了）
OpenCV Python 系列教程4 - OpenCV 图像处理（上） 学习目标：
OpenCV 中有 150 多种色彩空间转化的方法，这里只讨论两种：
HSV的色相范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255] 。不同的软件使用不同的规模 。如果要比较 OpenCV 值和它们，你需要标准化这些范围 。
HSV 和 HLV 解释
运行结果：该段程序的作用是检测蓝色目标，同理可以检测其他颜色的目标
结果中存在一定的噪音 ， 之后的章节将会去掉它
这是物体跟踪中最简单的方法 。一旦你学会了等高线的函数 ， 你可以做很多事情，比如找到这个物体的质心，用它来跟踪这个物体，仅仅通过在相机前移动你的手来画图表，还有很多其他有趣的事情 。
菜鸟教程 在线 HSV- BGR 转换
比如要找出绿色的 HSV 值，可以使用上面的程序，得到的值取一个上下界 。如上面的取下界 [H-10, 100, 100]，上界 [H 10, 255, 255]
或者使用其他工具如GIMP
学习目标：
对图像进行阈值处理，算是一种最简单的图像分割方法，基于图像与背景之间的灰度差异，此项分割是基于像素级的分割
threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) - retval, dst
计算图像小区域的阈值 。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值，这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果 。
三个特殊的输入参数和一个输出参数
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) - dst
opencv-threshold-python
OpenCV 图片集
本节原文
学习目标：
OpenCV 提供两种变换函数： cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective
cv2.resize()完成缩放
文档说明
运行结果
说明:cv2.INTER_LINEAR方法比cv2.INTER_CUBIC还慢，好像与官方文档说的不一致？ 有待验证 。
速度比较： INTER_CUBICINTER_NEARESTINTER_LINEARINTER_AREAINTER_LANCZOS4
改变图像的位置，创建一个np.float32类型的变换矩阵，
warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) - dst
运行结果：
旋转角度（）是通过一个变换矩阵变换的：
OpenCV 提供的是可调旋转中心的缩放旋转，这样你可以在任何你喜欢的位置旋转 。修正后的变换矩阵为
这里
OpenCV 提供了cv2.getRotationMatrix2D控制
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) → retval
运行结果
cv2.getAffineTransform(src, dst) → retval
函数关系：
\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix} =
其中
运行结果：图上的点便于观察，两图中的红点是相互对应的
透视变换需要一个 3x3 变换矩阵 。转换之后直线仍然保持笔直，要找到这个变换矩阵，需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的对应点 。在这 4 个点中，有 3 个不应该共线 。通过cv2.getPerspectiveTransform计算得到变换矩阵，得到的矩阵cv2.warpPerspective变换得到最终结果 。
本节原文
平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring）,是一种简单且使用频率很高的图像处理方法 。平滑处理的用途：常见是用来 减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法 。
图像滤波：尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性 。
消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作 。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段 ， 在高频段，有用的信息会被噪声淹没 。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响 。
滤波的目的：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；为适应图像处理的要求，消除图像数字化时混入的噪声 。
滤波处理的要求：不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；图像清晰视觉效果好 。
平滑滤波是低频增强的空间滤波技术，目的：模糊和消除噪音 。
空间域的平滑滤波一般采用简单平均法，即求邻近像元点的平均亮度值 。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑效果越好，但是邻域过大，平滑也会使边缘信息的损失的越大，从而使输出图像变得模糊 。因此需要选择合适的邻域 。
滤波器：一个包含加权系数的窗口，利用滤波器平滑处理图像时，把这个窗口放在图像上，透过这个窗口来看我们得到的图像 。
线性滤波器：用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率 。
低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器、全通滤波器、陷波滤波器
boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]]) - dst
均值滤波是方框滤波归一化后的特殊情况 。归一化就是要把处理的量缩放到一个范围内如 (0,1)，以便统一处理和直观量化 。非归一化的方框滤波用于计算每个像素邻近内的积分特性，比如密集光流算法中用到的图像倒数的协方差矩阵 。
运行结果：
均值滤波是典型的线性滤波算法，主要方法为邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值 。一般需要在图像上对目标像素给出一个模板（内核），该模板包括了其周围的临近像素（比如以目标像素为中心的周围8（3x3-1）个像素，构成一个滤波模板，即 去掉目标像素本身 ） 。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值 。即对待处理的当前像素点（x ， y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） ， 其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数 。
均值滤波本身存在着固有的缺陷 ， 即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点 。
cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) → dst
结果：
高斯滤波：线性滤波 ， 可以消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程 。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过 加权平均 后得到 。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值 。
高斯滤波有用但是效率不高 。
高斯模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像 ， 这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同 。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现） 。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积 。由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊 。
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器 。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效 。
一维零均值高斯函数为:高斯分布参数决定了高斯函数的宽度 。
高斯噪声的产生
GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) - dst
线性滤波容易构造，并且易于从频率响应的角度来进行分析 。
许多情况，使用近邻像素的非线性滤波会得到更好的结果 。比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声，即图像偶尔会出现很大值的时候，用高斯滤波器进行图像模糊时，噪声像素不会被消除，而是转化为更为柔和但仍然可见的散粒 。
中值滤波（Median filter）是一种典型的非线性滤波技术 ， 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声『椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声 。椒盐噪声往往由图像切割引起 。』的同时又能保留图像边缘细节，
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点 ， 对于 斑点噪声（speckle noise）和椒盐噪声（salt-and-pepper noise） 来说尤其有用，因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值 。中值滤波器在处理连续图像窗函数时与线性滤波器的工作方式类似 ， 但滤波过程却不再是加权运算 。
中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效 ， 也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用，是非常经典的平滑噪声处理方法 。
与均值滤波比较：
说明：中值滤波在一定条件下，可以克服线性滤波器（如均值滤波等）所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰即图像扫描噪声最为有效 。在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，也给计算带来不少方便 。但是对一些细节多，特别是线、尖顶等细节多的图像不宜采用中值滤波 。
双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合 图像的空间邻近度和像素值相似度 的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的 。具有简单、非迭代、局部的特点 。
双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘 ， 对于高频细节的保护效果并不明显 。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差 sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数 ， 所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存 。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波 。
运行结果
学习目标:
形态变换是基于图像形状的一些简单操作 。它通常在二进制图像上执行 。
膨胀与腐蚀实现的功能
侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它会侵蚀前景物体的边界（总是试图保持前景为白色） 。那它是做什么的？内核在图像中滑动（如在2D卷积中） 。只有当内核下的所有像素都是 1 时 ， 原始图像中的像素（ 1 或 0 ）才会被视为 1，否则它将被侵蚀（变为零）
erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) - dst
与腐蚀的操作相反 。如果内核下的至少一个像素为“1” ， 则像素元素为“1” 。因此它增加了图像中的白色区域或前景对象的大小增加 。通常，在去除噪音的情况下，侵蚀之后是扩张 。因为，侵蚀会消除白噪声，但它也会缩小我们的物体 。所以我们扩大它 。由于噪音消失了，它们不会再回来，但我们的物体区域会增加 。它也可用于连接对象的破碎部分
python一维高斯函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于、python一维高斯函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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