图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。
噪声滤除算法可以从设计方法上分为两大类：线性滤波算法、非线性滤波算法
参数说明
src：输入图像，可以是任何通道数的图像，处理时是各通道拆分后单独处理，但图像深度必须是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 或CV_64F；
ddepth：输出图像深度（请参考《图像表示的相关概念：图像深度、像素深度、位深的区别和关系》），如果目标图像深度和输入图像深度相同，则传值-1，在Python中此时取值None、0效果也一样，注意ddepth在这里必须传值，不能使用默认值。
dst：结果图像，其大小和类型都与输入图像相同；
ksize：卷积核（convolution kernel ）矩阵大小，如上概述所述，实际上是相关核（correlation kernel），为一个单通道的浮点数矩阵，如果针对图像不同通道需要使用不同核，则需要将图像进行split拆分成单通道并使用对应核逐个进行处理
anchor：核矩阵的锚点，用于定位核距中与当前处理像素点对齐的点，默认值（-1，-1），表示锚点位于内核中心，否则就是核矩阵锚点位置坐标，锚点位置对卷积处理的结果会有非常大的影响
normalize：核矩阵是否归一化处理的标记，为True进行归一化处理，否则不进行归一化处理，默认值为True
borderType：当要扩充输入图像矩阵边界时的像素取值方法，当核矩阵锚点与像素重合但核矩阵覆盖范围超出到图像外时，函数可以根据指定的边界模式进行插值运算。
过滤器大小：大过滤器（d > 5）非常慢，因此建议在实时应用中使用 d=5，对于需要大量噪声过滤的离线应用，建议使用 d=9。
Sigma 值：为简单起见，您可以将 2 个 sigma 值设置为相同。 如果它们很小（< 10），则滤镜不会有太大的效果，而如果它们很大（> 150），它们会产生非常强烈的效果，使图像看起来“卡通”。
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图片
img = cv2.imread('1.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
source = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
#均值滤波
result1 = cv2.blur(source, (5,5))
result2 = cv2.blur(source, (7,7))
#方框滤波
result3 = cv2.boxFilter(source, -1, (5,5), normalize=1)
result4 = cv2.boxFilter(source, -1, (7,7), normalize=1)
#高斯滤波
result5 = cv2.GaussianBlur(source, (3,3), 0)
result6 = cv2.GaussianBlur(source, (15,15), 0)
#中值滤波
result7 = cv2.medianBlur(source, 3)
#高斯双边滤波
result8 =cv2.bilateralFilter(source, 15, 50, 50)
#显示图形
titles = ['Source', 'Blur 5*5', 'Blur 7*7', 'BoxFilter 5*5',
'BoxFilter 7*7', 'GaussianBlur 3*3', 'GaussianBlur 15*15',
'medianBlur', 'bilateralFilter']
images = [source, result1, result2, result3,
result4, result5, result6, result7, result8]
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))#设置大小
for i in range(9):
plt.subplot(3,3,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
fig.savefig('fig.jpg',bbox_inches='tight')
参赛话题：学习笔记
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
Rackup通过Rack的默认处理程序成功运行任何Rack应用程序。例如:classRackAppdefcall(environment)['200',{'Content-Type'=>'text/html'},["Helloworld"]]endendrunRackApp.new但是当最后一行更改为使用Rack的内置CGI处理程序时，rackup给出“NoMethodErrorat/undefinedmethod`call'fornil:NilClass”:Rack::Handler::CGI.runRackApp.newRack的其他内置处理程序也提出了同样的反对意见。例如Rack
我有带有Logo图像的公司模型has_attached_file:logo我用他们的Logo创建了许多公司。现在，我需要添加新样式has_attached_file:logo,:styles=>{:small=>"30x15>",:medium=>"155x85>"}我是否应该重新上传所有旧数据以重新生成新样式？我不这么认为……或者有什么rake任务可以重新生成样式吗？ 最佳答案 参见Thumbnail-Generation.如果rake任务不适合你，你应该能够在控制台中使用一个片段来调用重新处理!关于相关公司
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
首先回顾一下拉格朗日定理的内容：函数f(x)是在闭区间[a,b]上连续、开区间(a,b)上可导的函数，那么至少存在一个，使得:通过这个表达式我们可以知道，f(x)是函数的主体，a和b可以看作是主体函数f(x)中所取的两个值。那么可以有， 也就意味着我们可以用来替换 这种替换可以用在求某些多项式差的极限中。方法： 外层函数f(x)是一致的，并且h(x)和g(x)是等价无穷小。此时，利用拉格朗日定理，将原式替换为 ，再进行求解，往往会省去复合函数求极限的很多麻烦。使用要注意：1.要先找到主体函数f(x)，即外层函数必须相同。2.f(x)找到后，复合部分是等价无穷小。3.要满足作差的形式。如果是加
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目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称