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滤波2D

功能介绍

模块位置:图像处理-滤波2D

对2D图像使用滤波处理,包括:

  • 高斯滤波:遍历图像像素,使用高斯卷积核计算出当前像素值。
  • 中值滤波:遍历图像像素,计算当前邻域内像素的中值,将当前像素值赋为中值。
  • 均值滤波:遍历图像像素,计算当前邻域内像素的均值,将当前像素值赋为均值。
  • 反色:遍历图像像素,将当前像素值赋为255-当前值。
  • 边缘检测:canny图像边缘检测。

使用场景

依赖2D图像进行测量、定位时对图像上的噪声进行处理;

示例说明

高斯滤波

原图二值化结果二值化结果
原图高斯滤波核尺寸=3高斯滤波核尺寸=9

中值滤波

原图二值化结果二值化结果
原图中值滤波核宽高=3中值滤波核宽高=9

均值滤波

原图二值化结果二值化结果
原图均值滤波核宽高=3均值滤波核宽高=9

方法-反色

原图二值化结果
原图反色结果

方法-边缘检测

原图二值化结果
原图边缘检测结果-阈值范围200-300

输入

输入类型说明
图像源图像输入图像
区域2D/可控制图像被处理的范围,区域内的图像才会被处理;通过绘制或继承得到一个输入区域:区域类型、区域列表、启用坐标系、坐标系。

参数说明

方法-高斯滤波

滤波核尺寸

只在方法为 高斯滤波 模式下生效;

范围[1,31],生成高斯卷积核的尺寸;

方法-中值滤波/均值滤波

滤波核宽度

只在方法为 中值滤波均值滤波 模式下生效;

范围[1,31],生成卷积核的宽;

滤波核高度

只在方法为 中值滤波均值滤波 模式下生效;

范围[1,31],生成卷积核的高度;

方法-边缘检测

阈值范围

只在方法为 边缘检测模式下生效;

范围[0,1442], 边缘点梯度幅值小于等于低阈值被舍弃,边缘点梯度幅值大于等于高阈值认为是强边缘,边缘点梯度幅值处于低阈值和高阈值之间的认为是弱边缘,最终输出边缘包括强边缘和与强边缘连接的弱边缘;

其中sobel梯度理论单方向梯度幅值(GxG_xGyG_y)最大值是4*255,考虑xy方向最终梯度幅值为: M=Gx2+Gy2M = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}

输出

输出类型默认启用额外启用条件说明
区域列表区域集/传递给下游模块的输入区域集合,保留用户在界面上框选的所有区域
区域中心列表2D点集/每个输入区域计算所得二维几何中心
输出图像图像/处理后的图像