例程讲解-04-mean_filter均值滤波

本例程为04-image-Filters-mean_filter.py
本例程的目的是对图像进行均值滤波,使图像达到模糊的效果,均值滤波是最快的滤波。

# 均值滤波例程
#
# 这个例子展示了均值滤波。均值滤波是NxN邻域的标准均值滤波。
# 均值滤波通过模糊所有内容来消除图像中的噪点。
# 但是,这是最快的内核过滤器操作

import sensor, image, time

sensor.reset() # 初始化sensor

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or sensor.GRAYSCALE
#设置图像色彩格式,有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # or sensor.QVGA (or others)
#设置图像像素大小

sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效
clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率

while(True):
    clock.tick() # 追踪两个snapshots()之间经过的毫秒数.
    img = sensor.snapshot() # 拍一张照片,返回图像

    # The only argument is the kernel size. N coresponds to a ((N*2)+1)^2
    # kernel size. E.g. 1 == 3x3 kernel, 2 == 5x5 kernel, etc. Note: You
    # shouldn't ever need to use a value bigger than 2.
    # 唯一的参数是内核大小。N对a ((N*2)+1)^2的核大小有响应。
    # 例如:1 == 3x3内核,2 == 5x5内核,等等。
    # 注意:不应该使用大于2的值。
    img.mean(1)
    #image.mean(size),size为核的大小,size=1则是3x3的核,size=2则是5x5的核

    print(clock.fps()) # 注意: 当连接电脑后,OpenMV会变成一半的速度。当不连接电脑,帧率会增加。

原图:

均值滤波后:

星瞳科技OpenMV官方中文文档函数讲解:

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