파이썬의 이미지 필터링

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대 전화 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은이 문제를 해결하기 위해 OpenCV를 사용하여 Python의 이미지 필터링 기술을 탐색합니다.

이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터링은 노이즈와 원치 않는 기능을 제거하는 데 사용되는 주요 이미지 처리 기술로, 더 명확하고 향상된 이미지를 만듭니다. 선형 (예 : 평균, 라플라시안)과 비선형 (예 : 중앙값, 최소, 최대, 수벨)의 두 가지 주요 필터 유형이 있습니다. 각 필터는 노이즈 감소 또는 이미지 향상의 특정 목적을 달성합니다.

이미지 필터링 뒤에있는 수학 이미지 필터링은 필터 또는 마스크, 일반적으로 치수와 같은 제곱 창을 사용합니다. 이 창에는 출력 이미지에 대한 필터의 영향을 결정하는 숫자 계수가 포함되어 있습니다. 평균 필터를 적용

opencv의 메소드는 평균 필터를 적용합니다. 아래의 예는 이것을 보여 주므로 원래의 시끄러운 입력과 비교하여 더 부드러운 이미지를 초래합니다.

가우시안 블러 vs. 양측 필터링 가우시안 흐름은 또 다른 노이즈 감소 기술입니다. 기본 수학은 복잡하지만 OpenCV는 응용 프로그램을 단순화합니다. 그러나 가우시안 흐름은 날카로운 모서리를 흐리게 할 수 있습니다

메소드는 픽셀 강도 차이를 고려하는 가우스 필터를 사용하여 솔루션을 제공합니다. 이것은 표준 가우시안 블러보다 가장자리를 더 잘 보존합니다. 아래 코드 스 니펫은 다음을 보여줍니다

가우시안과 양측 필터 비교 차이점을 설명하기 위해 판자 이미지와 같은 질감과 날카로운 모서리가있는 이미지를 살펴 보겠습니다. 표준 가우스 블러는 가장자리가 부드럽게되며, 양측 필터는 더 날카로운 선을 유지하면서도 여전히 노이즈를 줄입니다. 원래 판자 이미지 :

가우시안 흐릿한 판자 이미지 :

blur() 양방향 필터링 된 판자 이미지 :

결론 OpenCV의 Python 인터페이스는 필터링과 같은 고급 이미지 처리 작업을 단순화합니다. 이 튜토리얼은 노이즈 감소 및 이미지 향상을 위해 이러한 기술을 사용하는 힘과 용이성을 보여줍니다.

이 게시물은 전자 상거래 웹 사이트 제작에서 경험 한 웹 개발자 인 Nitish Kumar의 기여를 포함합니다.

위 내용은 파이썬의 이미지 필터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!