用opencv去噪

使用opencv-python的内置函数，对图片进行燃慎碰降噪处理。

8Fourier变换的应用——图像去噪

给出的图片是RGB图片，也就是需要有三孝中个通道。

下面的函数用来去噪。

img=np.uint8(cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21))

对这个图片进皮谈行局部自适应二值化处理：

img=hui(img)

th1 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)

另一种局部自适应二值化处理：

th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)

在第一步连续执行两次去噪，得到的三幅图片是：

执行三次降噪。

连续10次降噪。

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片清谈：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 -->梯度 -->非极大值抑制 -->滞后阈值

5 代码：

6 *** 作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，答吵碰一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 *** 作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应碰坦地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等 *** 作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

主成分分析（PCA）是一种基于变量协空耐方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法。

PCA的思想是将n维特征皮亏桥映射到k维上（k<n），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特燃猛征互不相关。

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