click

Gaussian Blur Là Gì – Tìm Hiểu Chi Tiết Tính Năng Blur Trong Photoshop

Gaussian Blur Là Gì – Tìm Hiểu Chi Tiết Tính Năng Blur Trong Photoshop

Lọc Hình ảnh, (làm mịn Hình ảnh,, làm mượt Hình ảnh,) là 1 trong các, trong số những bước rất quan trọng trong giải quyết và xử lý, và xử lý và giải quyết và xử lý, Hình ảnh,. Lọc Hình ảnh, trong thực tiễn, có tương đối nhiều
hiệu quả, như sa thải nhiễu, tìm biên đối tượng người tiêu dùng,
người sử dụng
người tiêu dùng. Content nội dung bài viết này sẽ reviews nguyên tắc, chung của lọc Hình ảnh, and một số trong những, trong những trong số những phép lọc Hình ảnh,
cơ bản,. Bài Viết: Gaussian blur là gì

A. Nguyên tắc, chung của lọc Hình ảnh,

Nguyên tắc, chung của rất nhiều, phương thức, thức lọc là cho ma trận Hình ảnh, nhân với cùng 1 ma trận lọc (Kernel). Ma trận lọc lọc (Kernel) còn tồn tại thể đc gọi là cửa số chập (trong phép nhân chập), hiên chạy dài cửa số lọc, mặt nạ,… Trong content nội dung bài viết này tôi sử dụng thuật ngữ ma trận lọc (Kernel). Việc nhân Hình ảnh, với ma trận lọc y như việc trượt ma trận lọc theo hàng trên Hình ảnh, and nhân với từng vùng của Hình ảnh,, cộng những tính năng lại phân thành tính năng của điểm Hình ảnh,
trung tâm. padding stridesMinh họa việc nhân ma trận Hình ảnh,. Tấm hình đc lấy từ https://github.com/vdumoulin/conv_arithmeticSpatialFiltering 234 Ma trận nguồn vào, I đc nhân với ma trận lọc (phần xám ở hình trái)
Để khởi tạo, thành ma trận đầu ra O. Trên trong thực tiễn,, những những những
các bạn sẽ, cảm nhận thấy, có 2 phép lọc Hình ảnh, là tương quan, tương quan, (correlation) and tích chập (convolution). Với phép tương quan, tương quan,, ma trận lọc sẽ đượt trượt đi and nhân với từng vùng của Hình ảnh, như trên. Tuy vậy với phép tích chập, ma trận lọc sẽ triển khai, xoay 180 độ (theo cả chiều ngang and dọc) trước khi thiết kế, nhân. 2 phép toán
này là đồng điệu, khi ma trận lọc đối xứng. Với mỗi phép lọc ta
có những ma trận lọc (Kernel) không giống nhau,, không tồn tại một quy phương thức, thức rõ ràng, nào cho việc khẳng định chắc chắn, chắc như đinh, khẳng định chắc chắn, M. Size ma trận M là 1 trong các, trong số những số lẻ. Ví dụ: 3×3, 5×5. Khi nhân những thành phần, tương xứng,
cùng với nhau, (giữa pixel, những điểm cạnh bên – những thành lớp
Bên trong, kernel), so với những thành phần, ở cạnh thì sẽ chứa một số trong những, trong những trong số những pixel bị khuyết, hiện tại, có rất vô số phương thức, thức giải quyết và xử lý, và xử lý và giải quyết và xử lý, như bỏ dở, chèn thêm 1 (một số trong những, trong những trong số những) hàng, cột mang Chi phí 0 hoặc bằng Chi phí nhanh nhất, hoặc tạo một đối xứng gương ở cạnh Hình ảnh,. Tổng Tpt những phẩn tử trong ma trận M thường là 1 trong các, trong.Tpt > 1:
hình ảnh, sau lúc, thiết kế, xong phép lọc số Hình ảnh, (Idst) có độ sáng to hơn so với Hình ảnh, mở màn (Isrc).**Tpt dst) có độ sáng nhỏ dại dại dại hơn so với Hình ảnh, mở màn (Isrc). Ví dụ $$M = egin{bmatrix}1/9 & 1/9 & 1/9 1/9 & 1/9 & 1/9 1/9 & 1/9 & 1/9 end{bmatrix}$$

B.
Một trong những, những bộ lọc làm mịn Hình ảnh,

1. Lọc trung bình (Normalized Box Filter)

Đó là bộ lọc đơn giản và giản dị, và dễ dàng và đơn giản, nhất. Nó đc Xây dựng, và
hoạt động giải trí và sinh hoạt phụ thuộc vào ý tưởng phát minh, sáng tạo trí tuệ sáng tạo tính Chi phí một điểm Hình ảnh, bằng trung bình cộng những điểm Hình ảnh, bảo phủ nó. Ma trận lọc của lọc trung bình có dạng: $$K = frac{1}{K_{width} cdot K_{height}}egin{bmatrix}1 & 1 & 1 & ldots & 1 1 & 1 & 1 & ldots & 1 cdot & cdot & cdot & ldots & 1 1 & 1 & 1 & ldots & 1end{bmatrix}$$
chiêu thức lọc này thường đc sử dụng cho làm trơn Hình ảnh, vẫn muốn giữ lại biên không
cũng trở nên, mờ. Code với Python – OpenCV: Đoạn code sau sẽ thiết kế, lọc Hình ảnh, với ma trận lọc trung bình 5 x 5.
lưu ý: tổng thể mã nguồn and hình Hình ảnh, sử dụng trong content nội dung bài viết rất có công dụng, đc tải về download, tại liên kết trong mục
Tìm hiểu thêm,
. $$K = frac{1}{25} egin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1 1 & 1 & 1 & 1 & 1 1 & 1 & 1 & 1 & 1 1 & 1 & 1 & 1 & 1 1 & 1 & 1 & 1 & 1 end{bmatrix}$$ 1import cv2 as cv 2import numpy as np 3from matplotlib import pyplot as plt 4 5# Load và blur image 6img = cv.imread(‘rose_gauss.jpg’) 7img2 = cv.imread(‘rose_salt_and_pepper.jpg’) 8blur = cv.blur(img,(5,5)) 9blur2 = cv.blur(img2,(5,5))1011# Thay đổi color from bgr (OpenCV default) to, rgb12img_rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)13blur_rgb = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2RGB)14img_rgb2 = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2RGB)15blur_rgb2 = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2RGB)1617# Display18plt.subplot(221),plt.imshow(img_rgb),plt.title(‘Gauss Noise’)19plt.xticks(), plt.yticks()20plt.subplot(222),plt.imshow(blur_rgb),plt.title(‘Gauss Noise – Blurred’)21plt.xticks(), plt.yticks()22plt.subplot(223),plt.imshow(img_rgb2),plt.title(‘Salt&Pepper Noise’)23plt.xticks(), plt.yticks()24plt.subplot(224),plt.imshow(blur_rgb2),plt.title(‘Salt&Pepper Noise – Blurred’)25plt.xticks(), plt.yticks()26plt.show() Sau
này là tính năng sau lúc, chạy đoạn code trên:
image 12
lưu ý:

bạn phải, cài gói matplotlib (sử dụng pip) and tkinter để sử dụng với Python. Với Python 3.6, việc thiết lập tkinter rất có công dụng, sử dụng: Trên trong thực tiễn,, sửa chữa thay thế thay thế sửa chữa vì sử dụng hàm cv2.blur() thì bộ lọc trung bình rất có công dụng, đc sử dụng với hàm: cv2.filter2D() với cùng 1 tham số là ma trận lọc. kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25blur = cv.filter2D(img,-1,kernel)Khi thay ma trận lọc trung bình bằng một ma trận khác, những
toàn bộ
tất cả chúng ta, cũng xuất hiện, thể
có những phép lọc khác như lọc thông thấp (low-pass filters(LPF)) hoặc lọc thông cao (high-pass filters(HPF) ).

Xem Ngay:  Handicap Là Gì - Cách Khắc Phục Handicap Trong Fo3

2. Lọc Gauss (Gaussian Filter)

Bộ lọc Gauss đc cho là bộ lọc hữu ích nhất, đc thiết kế, bằng phương thức, thức nhân chập Hình ảnh, nguồn vào, với cùng 1 ma trận lọc Gauss tiếp sau đó, cộng chúng lại
Để khởi tạo, thành Hình ảnh, đầu ra. Sáng tạo độc lạ, trí tuệ sáng tạo chung là Chi phí mỗi điểm Hình ảnh, sẽ phụ thuộc nhiều vào những điểm Hình ảnh, ngay gần bên bên hơn là những điểm Hình ảnh, ở xa. Trọng số của sự việc, phụ thuộc đc lấy theo hàm Gauss (cũng rất được sử dụng trong quy luật cung ứng, chuẩn). Phía phía dưới
này là màn
màn biểu diễn ma trận lọc Gauss:
image 5 Giả sử Hình ảnh, là 1 trong các, trong chiều. Điểm Hình ảnh, ở đoạn,
vị trí trung tâm sẽ đã có được, trọng số to, số 1. Những điểm Hình ảnh, ở càng xa
trung tâm sẽ đã có được, trọng số giảm dần khi khoảng tầm chừng phương thức, thức từ chúng tới
Điểm trung tâm, tăng thêm. Như vậy, điểm càng gần
trung tâm sẽ càng
Góp thêm phần, nhiều không chỉ có vậy, vào Chi phí
Điểm trung tâm,.
lưu ý:
Trên trong thực tiễn,, việc lọc Hình ảnh, phụ thuộc vào hàm Gauss 2 chiều (ngang and dọc). Vừa lòng, chuẩn 2 chiều rất có công dụng, màn
màn biểu diễn phía phía dưới dạng: $$G_{0}(x, y) = A e^{ dfrac{ -(x – mu_{x})^{2} }{ 2sigma^{2}_{x} } + dfrac{ -(y – mu_{y})^{2} }{ 2sigma^{2}_{y} } }$$ Trong đó $mu $ là trung bình (đỉnh), $sigma^{2}$ là phương sai của rất nhiều lần, biến số $x$ and $y$. Tham số $mu$ chỉ ra quyết định,
hiệu quả, của bộ lọc Gauss lên Hình ảnh,. Độ to của ma trận lọc (kernel) rất cần phải, được chọn lựa cho đủ rộng.
Code trong thực tiễn, lọc Gauss với Python – OpenCV: Trong OpenCV
toàn bộ
tất cả chúng ta, sử dụng hàm sau để lọc Gauss: cv.GaussianBlur().
toàn bộ
tất cả chúng ta, cũng xuất hiện, thể tạo một ma trận lọc Gauss and sử dụng với hàm cv.filter2D() phía ở phía bên trên, bằng phương thức, thức sử dụng: cv.getGaussianKernel(). 1import cv2 as cv 2import numpy as np 3from matplotlib import pyplot as plt 4 5# Load và blur image 6img = cv.imread(‘rose_gauss.jpg’) 7img2 = cv.imread(‘rose_salt_and_pepper.jpg’) 8blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) 9blur2 = cv.GaussianBlur(img2,(5,5),0)1011# Thay đổi color from bgr (OpenCV default) to, rgb12img_rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)13blur_rgb = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2RGB)14img_rgb2 = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2RGB)15blur_rgb2 = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2RGB)1617# Display18plt.subplot(221),plt.imshow(img_rgb),plt.title(‘Gauss Noise’)19plt.xticks(), plt.yticks()20plt.subplot(222),plt.imshow(blur_rgb),plt.title(‘Gauss Noise – Blurred’)21plt.xticks(), plt.yticks()22plt.subplot(223),plt.imshow(img_rgb2),plt.title(‘Salt&Pepper Noise’)23plt.xticks(), plt.yticks()24plt.subplot(224),plt.imshow(blur_rgb2),plt.title(‘Salt&Pepper Noise – Blurred’)25plt.xticks(), plt.yticks()26plt.show() Phía phía dưới
này là tính năng lọc sử dụng phép lọc Gauss.
Xem Ngay: trò chơi Center – Chơi Trò Chơi Trên Iphone
tất cả chúng ta, cũng sẽ có, thể cảm nhận thấy, tính năng lọc (Gauss noise) rất tốt nhất,
rất có thể, mà hình Hình ảnh, không
cũng trở nên, nhòe nhiều như phép lọc trung bình như trên. image 13

3. Lọc trung vị

Phép lọc trung vị cũng rất được thiết kế, với những ma trận lọc. Tuy vậy nó tính trung vị tổng thể toàn diện và tổng thể những Chi phí điểm Hình ảnh, trong vùng ma trận lọc and sử dụng trung vị này cho Chi phí
Điểm trung tâm,. Một điều khá mê hoặc, là với những phương thức, thức lọc ở phí a trên, Chi phí
Điểm trung tâm, được xem như, mới (rất có công dụng, bằng hoặc khác với Chi phí một điểm trong vùng ma trận lọc), còn với phép lọc trung vị, Chi phí
Điểm trung tâm, luôn luôn luôn được, thay bằng một Chi phí điểm Hình ảnh, trong
tranh ảnh, nguồn vào,. Vì vậy, phương thức, thức thức lọc này còn có, tính năng, sa thải nhiễu muối tiêu (salt-và-pepper noise ) khá rất tốt nhất,
rất có thể,. Chứa một điểm cũng tương đối cần phải được, được chỉ ra
chú ý nhắc nhở là phép lọc trung bình and lọc Gauss là phép lọc tuyến tính, nhưng phép lọc trung vị không phải là, 1 trong các, trong số những phép lọc tuyến tính. Để sử dụng lọc trung vị trong OpenCV, ta sử dụng hàm: cv.medianBlur().
tương tự như, như hai ví dụ ở phí a trên, ta thay bước lọc thành: Tính năng, thiết kế, lọc trung vị với một số trong những, trong những trong số những nhiễu:image 11 Rất có công dụng, nhìn rõ,, với việc lọc trung vị, nhiễu muối tiêu đã đc sa thải rất tốt nhất,
rất có thể, hơn nhiều so với lọc trung bình hay lọc Gauss.

Xem Ngay:  Quá Trình Là Gì - Qui Trình (Procedure) Là Gì

4. Bộ lọc Bilateral (bộ lọc hai chiều)

cv.bilateralFilter() là 1 trong các, trong số những bộ lọc
tác dụng tuyệt vời nhất, và hoàn hảo và tuyệt vời nhất, trong những việc loạt bỏ nhiễu mà vẫn giữ lại được những đường viền (cạnh) trong Hình ảnh,. Tựa như
tất cả chúng ta, đã biết, bộ lọc Gauss chỉ ra quyết định, Chi phí một điểm Hình ảnh, bằng phương thức, thức lấy trung bình theo hàm Gauss những Chi phí điểm Hình ảnh, bảo phủ nổi trội, đó. Hàm trọng số Gauss chỉ phụ thuộc
vào lúc phương thức, thức trong
không gian so với điểm Hình ảnh,
trung tâm, không Lưu ý, tới, việc tương quan, tương quan, giữa mức xám của
Điểm trung tâm, với những điểm bảo phủ đó. Nó cũng không
lưu ý quan tâm rằng điểm Hình ảnh,
trung tâm có
Vị trí, trưng bày ở một,
Đường giáp ranh biên giới, trong Hình ảnh, không,
do đó, làm nhòe luôn những
Đường giáp ranh biên giới, trong Hình ảnh,. Bộ lọc Bilateral cũng cần phải, sử dụng một bộ lọc Gauss với khoảng tầm chừng phương thức, thức tới,
Điểm trung tâm,, đảm bảo an toàn, tin cậy, chỉ có những điểm ngay gần bên bên ký danh, vào Chi phí của điểm Hình ảnh,
trung tâm. Tuy nhiên, thế nó sử dụng thêm 1 hàm Gauss cho mức xám, đảm bảo an toàn, tin cậy, chỉ những điểm Hình ảnh, có mức xám giống hệt, với điểm Hình ảnh,
trung tâm ký danh, vào
quy trình tiến độ tiến trình, làm mịn. Vì vậy bộ lọc Bilateral bảo toàn được những
Đường giáp ranh biên giới, trong Hình ảnh, Chính chính bới, điểm Hình ảnh, ở biên có sự chỉnh sửa, về mức xám trông trông nhìn rất rõ ràng và cụ thể, ràng ràng. Ngoài ra, sửa chữa thay thế thay thế sửa chữa vì
hoạt động giải trí trên những kênh màu một phương thức, thức riêng rẽ như bộ lọc trung bình hay bộ lọc Gauss, bộ lọc Bilateral thi hành việc tính toán và đo lường, màu sắc, có chủ đích trong
không gian màu CIE-Lab , làm mượt màu and bảo toàn những biên
theo phía hợp lý hơn với nhận thức con người. Tuy nhiên, thế, bộ lọc Bilateral cũng sẽ có,
Khuyết điểm, kém là chậm hơn những bộ lọc khác. Sau
này là phương thức, thức sử dụng bộ lọc Bilateral trong OpenCV: Tính năng,: Hình 1 sử dụng phép lọc Bilateral, hình 2 sử dụng phéo lọc Gauss. Hãy thử chạy với những phép lọc khác nhé. Tựa như những
toàn bộ
tất cả chúng ta, cũng xuất hiện, thể cảm nhận thấy,, những texture đc lọc rất tốt nhất,
rất có thể, trong số những lúc những
Đường giáp ranh biên giới, trong Hình ảnh, vẫn đc bảo toàn, không
cũng trở nên, mờ đi. image 14 Hình 1: Phép lọc Bilateral image 15 Hình 2: Phép lọc Gauss
tất cả chúng ta, cũng sẽ có, thể
Đọc thêm, thêm về bộ lọc Bilateral tại: http://people.csail.mit.edu/sparis/bf_course/.

C.
Một trong những, những bộ lọc tìm biên Hình ảnh,

Ngoài việc, làm mịn Hình ảnh,, một số trong những, trong những trong số những bộ lọc
còn tồn tại,
hiệu quả, tìm biên của Hình ảnh,.

1.
liên hệ giữa đạo hàm and biên Hình ảnh,

Xét vị dụ sau: Ta chứa một hình Hình ảnh, (1) với 2 biên đã được thiết kế theo phong cách, mờ. Hình (2) đã cho
tất cả chúng ta, biết mức xám tại đường quét màu đỏ của Hình ảnh,. Đơn giản và giản dị, và dễ dàng và đơn giản, và đơn giản và giản dị, và dễ dàng và đơn giản, nhận cảm nhận thấy, thêm những
Đường giáp ranh biên giới, Hình ảnh, đó
Đấy là, 2 vùng có sự chỉnh sửa, bất thình lình, đột ngột về mức xám. Để khẳng định chắc chắn, chắc như đinh, khẳng định chắc chắn, những sự chỉnh sửa, này, ta sử dụng đạo hàm của dải mức xám and tìm những cực trị (địa phương) trên đó. Rất có công dụng, nhìn rõ, mối liên lạc trong những cực trị địa phương của đạo hàm với những biên trong Hình ảnh,. bien anh va cuc tri
liên hệ giữa đạo hàm and biên Hình ảnh,

Xem Ngay:  Crd Là Gì - Thuật Ngữ Trong Logistics Và Vận Tải Quốc Tế

2. Gradient của
tranh ảnh,

Vậy là những biên của Hình ảnh, sẽ đã có được, quan hệ với đạo hàm theo chiều x and đạo hàm theo chiều y của mức xám. Gradient của Hình ảnh, là 1 trong các, trong số những đại lượng véc tơ hình thành từ 2 đạo hàm này and sẽ triển khai, sử dụng để lọc biên trong Hình ảnh,. Công thức của Gradient là: $$ riangledown f = egin{bmatrix} frac{partial f}{partial x} , frac{partial f}{partial y} end{bmatrix}$$

3. Sobel and Scharr

Phép Sobel là vụ việc, tích hợp giữa làm mịn Gauss and phép vi phân,
vì vậy, nó ít bị
Tác động ảnh hưởng, liên quan, bởi nhiễu. Việc tích hợp này sẽ không, phải là việc lọc nhiễu bằng phép Gauss trước, rồi thiết kế, Sobel để tìm biên mà phép Gauss and Sobel sẽ triển khai, tích hợp
Để khởi tạo, nên một ma trân lọc (kernel) rồi tiếp sau đó, nhân chập ma trận này với Hình ảnh,. Hãy cùng chiêm ngưỡng và thưởng thức tại sao rất có công dụng, làm đc như vậy,: Xét một hàm mức xám $f$ , ma trận lọc Gauss $h$, ta có công thức: $$frac{partial}{partial x}left( h * f ight) =left( frac{partial}{partial x} h ight) * f$$ Như vậy,, sửa chữa thay thế thay thế sửa chữa vì sử dụng bộ lọc Gauss lên Hình ảnh, (kích thước khá to) rồi sử dụng lọc Sobel để tìm biên, ta rất có công dụng, sử dụng phép Sobel lên ma trận Gauss (kích thước nhỏ dại dại dại) rồi tiếp sau đó, nhân chập ma trận
sở hữu được với Hình ảnh, làm cho, ra tính năng cũng
tương tự như,.
Vấn đề này, sẽ giảm đáng lưu ý,
giá trị,
Thống kê, và tính toán. Trong OpenCV, bạn cũng sẽ có, thể chỉ định đc hướng đạo hàm (theo chiều ngang hay chiều dọc).
toàn bộ
tất cả chúng ta, cũng xuất hiện, thể chỉ định kích thước ma trận lọc với tham số ksize. Nếu ksize = -1, bộ lọc Scharr 3×3 sẽ triển khai, sử dụng sửa chữa thay thế thay thế sửa chữa vì Sobel 3×3 để sở hữu, tính năng rất tốt nhất,
rất có thể, hơn.

4. Laplacian

Laplacian được xem như, theo công thức: $$Delta src = frac{partial ^2{src}}{partial x^2} + frac{partial ^2{src}}{partial y^2}$$ Với ksize = 1, ma trận lọc sẽ triển khai, sử dụng là: $$kernel = egin{bmatrix} 0 & 1 & 0 1 & -4 & 1 0 & 1 & 0 end{bmatrix}$$
setup Sobel and Laplace trong OpenCV:
1import numpy as np 2import cv2 as cv 3from matplotlib import pyplot as plt 4img = cv.imread(‘dave.jpg’,0) 5laplacian = cv.Laplacian(img,cv.CV_64F) 6sobelx = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5) 7sobely = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,0,1,ksize=5) 8plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = ‘gray’) 9plt.title(‘Original’), plt.xticks(), plt.yticks()10plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = ‘gray’)11plt.title(‘Laplacian’), plt.xticks(), plt.yticks()12plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = ‘gray’)13plt.title(‘Sobel X’), plt.xticks(), plt.yticks()14plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap = ‘gray’)15plt.title(‘Sobel Y’), plt.xticks(), plt.yticks()16plt.show() Tính năng,:image 16

Vụ việc, quan trọng khi lập trình với Python – OpenCV:

Trong ví dụ cuối, kiểu tài liệu, đầu ra là cv.CV_8U hay np.uint8. Chứa một vụ việc, với nó. Những vận động, và chuyển dời từ đen sang trắng (sự chuyển màu trên Hình ảnh,) có
thông số kỹ thuật kỹ thuật góc dương, những biến hóa từ trắng sang đen lại sở hữu,
thông số kỹ thuật kỹ thuật góc âm. Vì vậy, khi
toàn bộ
tất cả chúng ta, chuyển tài liệu, sang np.uint8, những
thông số kỹ thuật kỹ thuật góc âm sẽ triển khai, chuyển thành 0. Vì vậy bạn mất những cạnh tại vị trí đặt, màu sắc, chuyển từ đen sang trắng. Để nhận tổng thể toàn diện và tổng thể những
Đường giáp ranh biên giới,, bạn rất cần phải, chuyển tính năng sang kiểu cv.CV_16S, cv.CV_64F, hoặc một kiểu khác tàng trữ, to hơn np.uint8, lấy Chi phí hoàn hảo nhất, and chuyển lại về np.uint8. Xem Ngay: Thương mại dịch vụ, Là Gì Đoạn code phía phía sau đây, sẽ
diễn đạt
quy trình tiến độ tiến trình, thiết kế,.
hình ảnh, nguồn vào, là 1 trong các, trong số những hình chữ nhật trắng trên nền đen. Ta thiết kế, việc tìm và đào bới và hướng tới, cạnh theo chiều ngang (lấy những cạnh dọc). Nếu sử dụng kiểu tài liệu, np.uint8, cạnh
Ở bên phải, bị mất (do cạnh này được hình thành bởi sự vận động, và chuyển dời màu trắng -> đen). Để sở hữu, cả 2 cạnh, ta phải làm như phương thức, thức đã nêu trên. 1import numpy as np 2import cv2 as cv 3from matplotlib import pyplot as plt 4img = cv.imread(‘box.png’,0) 5# Output dtype = cv.CV_8U 6sobelx8u = cv.Sobel(img,cv.CV_8U,1,0,ksize=5) 7# Output dtype = cv.CV_64F. Then take its absolute và biến hóa to, cv.CV_8U 8sobelx64f = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5) 9abs_sobel64f = np.absolute(sobelx64f)10sobel_8u = np.uint8(abs_sobel64f)11plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img,cmap = ‘gray’)12plt.title(‘Original’), plt.xticks(), plt.yticks()13plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(sobelx8u,cmap = ‘gray’)14plt.title(‘Sobel CV_8U’), plt.xticks(), plt.yticks()15plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(sobel_8u,cmap = ‘gray’)16plt.title(‘Sobel abs(CV_64F)’), plt.xticks(), plt.yticks()17plt.show() Thể Loại: San sẻ, giải bày, Kiến Thức Cộng Đồng

Bài Viết: Gaussian Blur Là Gì – Tìm Hiểu Chi Tiết Tính Năng Blur Trong Photoshop Thể Loại: LÀ GÌ Nguồn Blog là gì: https://hethongbokhoe.com Gaussian Blur Là Gì – Tìm Hiểu Chi Tiết Tính Năng Blur Trong Photoshop

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *