卡尔曼(Kalman)滤波及十种数据采集滤波的方法和编程实例

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] #邻域平均法滤波,半径为2 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上椒盐噪声 param=20 #灰阶范围 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg=np.array(img)

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

http://blog.csdn.net/fastbox/article/details/7984721 讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像,实现图像的滤波,其方法包含以下几种,均值 滤波,中值滤波,最大最小值滤波,关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这 里–http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7038938 均值滤波: 均值滤波,是图像处理中最常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高 频信号将会去掉,因此可以

# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imshow

线性均值滤波和中值滤波对信号处理的比较结果如下: from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7410314

卷积定理 函数空间域的卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积.对应地,频率域的卷积与空间域的乘积存在对应关系. 即: 由卷积定理可知所有频域的滤波理论上都可以转化为空域的卷积操作. 给定频率域滤波器,可对其进行傅里叶逆变换得到对应的空域滤波器:滤波在频域更为直观,但空域适合使用更 小的滤波模板以提高滤波速度.因为相同尺寸下,频域滤波器效率高于空域滤波器,故空域滤波需要一个更小尺 寸的模板近似得到需要的滤波结果. 空域卷积 将模板在图像中逐像素移动,将卷积核的每个元素分别和图像矩阵对应位置元素相乘

Blurs an image using the median filter. C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize) Python: cv2.medianBlur(src, ksize[, dst]) → dst Parameters: src – input 1-, 3-, or 4-channel image; when ksize is 3 or 5, the image depth should

一个集中的日志系统,第三方应用每次写日志,都需要发送一个远程的rpc或者http请求,造成写日志的延时比较大. 改进的做法是:提供一个写日志调用包,第三方应用写日志时,先把日志缓存到一个线程安全的容器里,然后后台线程实时消费容器内的日志,如果有持久化的需求,就可以实时的把日志flush到文件中,然后再用另外一个线程消费文件真正把日志发送到日志服务器. 所以我们需要一个线程安全的容器,以下是常见的并发编程容器. CopyOnWriteArrayList是线程安全的, 且处理读操作不需要进行同步和加