OpenCV 이미지 필터를 사용해 보았습니다.
환경
환경은 여기에서 작성한 환경입니다.
소스 코드
image_filter.py
#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
def main():
# 入力画像を読み込み
img = cv2.imread("input.jpg")
# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imwrite("gray.jpg", gray )
# medianフィルタ
median = cv2.medianBlur(gray,9)
cv2.imwrite("median.jpg", median )
# sobelフィルタ
gray_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
gray_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
sobel = np.sqrt(gray_x ** 2 + gray_y ** 2)
cv2.imwrite("sobel.jpg", sobel)
# Gaussianフィルタ処理
gauss = cv2.GaussianBlur(gray, (11,11), 5.0)
cv2.imwrite("gauss.jpg", gauss )
if __name__ == "__main__":
main()
실행
input.jpg
를 자신이 괴롭히는 이미지로 바꾸십시오.$ python image_filter.py
실행하면 완료됩니다.
입력 이미지
이 이미지를 입력에 사용했습니다.

출력
gray.jpg

median.jpg

sobel.jpg

gauss.jpg

Reference
이 문제에 관하여(OpenCV 이미지 필터를 사용해 보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/nomi3/items/dca0818396a0cc072281텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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