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Python数字图像处理：简单的图像滤波

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简介：
本教程介绍使用Python进行数字图像处理的基础知识，重点讲解如何实现简单的图像滤波技术。适合编程初学者和对图像处理感兴趣的读者学习。 对图像进行滤波可以产生两种效果：一种是平滑滤波以抑制噪声；另一种是使用微分算子来检测边缘和提取特征。在skimage库中，可以通过filters模块执行这些操作。 1. Sobel算子用于检测边缘，其函数格式为`skimage.filters.sobel(image, mask=None)`。 2. Roberts算子同样用于检测边缘，并且调用方式与Sobel算子相同。 3. Scharr算子的功能类似于Sobel算子，使用方法也是类似的。

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  • Python数字图像处理：简单的图像滤波
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  • 山东大学数字图像处理实验四：图像滤波处理
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    本实验为山东大学数字图像处理课程的一部分，主要内容包括各种图像滤波技术的应用与实践，如低通、高通及边缘检测等，旨在提高学生对图像噪声去除和特征提取的理解。 这篇文章包含两个小实验：高斯滤波和快速均值滤波，并使用C++和OpenCV编写实现。运行这些实验时，请注意图像的格式和大小。
     
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  • [ MATLAB ] 数字图像处理 — 频域滤波技术
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