Làm mờ là kỹ thuật thường được sử dụng để xử lý hình ảnh nhằm loại bỏ nhiễu. Nó thường được sử dụng để loại bỏ nội dung tần số cao như nhiễu, các cạnh trong hình ảnh. Các cạnh đang bị mờ khi chúng tôi áp dụng hiệu ứng làm mờ cho hình ảnh.
Các bài viết liên quan:
Ưu điểm của Làm mờ
Những lợi ích của việc làm mờ là sau:
- Nó loại bỏ các cạnh cường độ thấp.
- Nó giúp làm mịn hình ảnh.
- Nó có lợi trong việc che giấu các chi tiết; ví dụ, cần phải làm mờ trong nhiều trường hợp, chẳng hạn như cảnh sát cố tình muốn giấu mặt nạn nhân.
OpenCV chủ yếu cung cấp các loại kỹ thuật làm mờ sau đây.
Trung bình OpenCV
Trong kỹ thuật này, hình ảnh được đối chiếu với một bộ lọc hộp (chuẩn hóa). Nó tính toán giá trị trung bình của tất cả các pixel nằm dưới vùng nhân và thay thế phần tử trung tâm bằng giá trị trung bình được tính toán. OpenCV cung cấp cv2.blur () hoặc cv2.boxFilter () để thực hiện thao tác này. Chúng ta nên xác định chiều rộng và chiều cao của hạt nhân. Cú pháp của hàm cv2.blur () như sau.
Thông số:
- src – Nó đại diện cho hình ảnh nguồn (đầu vào).
- dst – Nó đại diện cho hình ảnh đích (đầu ra).
- ksize – Nó đại diện cho kích thước của hạt nhân.
- anchor – Nó biểu thị các điểm neo.
- borderType – Nó đại diện cho kiểu đường viền được sử dụng cho đầu ra.
Hãy xem xét ví dụ sau:
Đầu ra
OpenCV Median Blur
Hoạt động làm mờ trung vị khá giống với làm mờ Gaussian. OpenCV cung cấp hàm medianblur () để thực hiện thao tác làm mờ. Nó lấy giá trị trung bình của tất cả các pixel trong vùng nhân và phần tử trung tâm được thay thế bằng giá trị trung bình này. Nó cực kỳ hiệu quả đối với nhiễu muối và giấy trong hình ảnh. Kích thước hạt nhân phải là một số nguyên dương lẻ. Sau đây là cú pháp của phương thức này.
Thông số:
- src- Nó đại diện cho nguồn (hình ảnh đầu vào).
- dst – Nó đại diện cho điểm đến (hình ảnh đầu ra).
- ksize – Nó đại diện cho kích thước của hạt nhân.
Hãy xem xét ví dụ sau:
Đầu ra:
OpenCV Gaussian Blur
Làm mịn hình ảnh là một kỹ thuật giúp giảm nhiễu trong hình ảnh. Hình ảnh có thể có nhiều loại nhiễu khác nhau do cảm biến máy ảnh. Về cơ bản, nó loại bỏ nội dung tần số cao (nhiễu, cạnh) khỏi hình ảnh nên các cạnh hơi bị mờ trong thao tác này. OpenCV cung cấp hàm gaussianblur () để áp dụng làm mịn hình ảnh. Cú pháp như sau:
Thông số:
- src -Nó được sử dụng để nhập một Hình ảnh.
- dst -Nó là một biến lưu trữ Hình ảnh đầu ra.
- ksize -Nó định nghĩa Kích thước Kernel Gaussian [chiều rộng chiều cao]. Chiều cao và chiều rộng phải là số lẻ (1,3,5,…) và có thể có các giá trị khác nhau. Nếu ksize được đặt thành [0,0], thì ksize được tính từ giá trị sigma.
- sigmaX – Dẫn xuất tiêu chuẩn hạt nhân dọc theo trục X. (hướng nằm ngang).
- sigmaY – Dẫn xuất tiêu chuẩn hạt nhân dọc theo trục Y (hướng dọc). Nếu sigmaY = 0 thì giá trị sigmaX được lấy cho sigmaY.
borderType – Đây là các ranh giới hình ảnh được chỉ định trong khi hạt nhân được áp dụng trên các đường viền hình ảnh. Loại đường viền có thể có là:
- cv.BORDER_CONSTANT
- cv.BORDER_REPLICATE
- cv.BORDER_REFLECT
- cv.BORDER_WRAP
- cv.BORDER_REFLECT_101
- cv.BORDER_TRANSPARENT
- cv.BORDER_REFLECT101
- cv.BORDER_DEFAULT
- cv.BORDER_ISOLATED
Hãy xem xét ví dụ sau:
Đầu ra
