泛洪填充 均值模糊，中值模糊，銳化 高斯模糊

import cv2 as cv

import numpy as np
deffill
(image)
: copyimg=image.copy(
) h,w=image.shape[:2
] mask=np.zeros(
[h+2
,w+2
],np.uint8)
#規定這麼大
cv.floodfill(copyimg,mask,(30
,30),
(0,0
,255),
(100
,100
,100),
(50,50
,50),cv.floodfill_fixed_range)
#floodfill_fixed_range 改變影象，泛洪填充
cv.imshow(
'fill'
,scr)
#兩點填充
deffill2()
:#建立乙個影象
image=np.zeros(
[400
,400,3
],np.uint8)
image[
100:
300,
100:
300,:]
=255
#mask
mask=np.ones(
[402
,402,1
],np.uint8)
mask[
101:
301,
101:
301,:]
=0cv.floodfill(image,mask,
(200
,200),
(0,0
,255
),cv.floodfill_mask_only)
#floodfill_mask_only 不改變影象，只填充遮罩層本身，忽略新的顏色值引數
)#roi 用來合併影象
sun= scr[0:
123,
230:
255]
gray=cv.cvtcolor(sun,cv.color_bgr2gray)
back=cv.cvtcolor(gray,cv.color_gray2bgr)
cv.imshow(
'sun'
,back)
cv.imshow(
'fengge'
,scr)
fill(scr)
fill2(
)cv.waitkey(
0)

# 模糊操作原理：

# 1.基於卷積
# 2.定義好每個卷積核
# 3.不同卷積核得到不同的卷積效果
# 4.模糊是卷積的一種表象
import cv2 as cv
import numpy as np
defblur_demo
(img)
:#均值模糊
dst=cv.blur(img,(5
,5))
cv.imshow(
'blur'
,dst)
defblur_demo2
(img)
:#中值模糊 可以去除椒鹽雜訊
dst2=cv.medianblur(img,5)
cv.imshow(
'blur2'
, dst2)
defcustom_blur_demo
(img)
: kernel=np.array([[
0,-1
,0],
[-1,
5,-1
],[0
,-1,
0]],np.float32)
dst3=cv.filter2d(img,-1
,kernel=kernel)
#銳化 更有立體感 橫向mask
cv.imshow(
'銳化'
:#高斯模糊
15)#高斯模糊，毛玻璃效果 (x,y),四伽馬） 只改變其中乙個
# dst=cv.gaussianblur(scr,(5,1),0)
cv.imshow(
'gussianblur'
,dst)
cv.imshow(
'bright'
,scr)
cv.waitkey(
0)

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