1. С помощью библиотеки OpenCV считайте черно-белое изображения с шумом типа "соль и перец":
2. Примените медианный фильтр cv2. medianBlur (source, ksize) . Меняя значение аргумента ksize , восстановите двузначное число, указанное в левом верхнем углу изображения. Также Вам может
потребоваться изменить гистограмму, подобрать ядро или воспользоваться изображением с деталями.
Введите число:
2. Примените медианный фильтр cv2. medianBlur (source, ksize) . Меняя значение аргумента ksize , восстановите двузначное число, указанное в левом верхнем углу изображения. Также Вам может потребоваться изменить гистограмму, подобрать ядро или воспользоваться изображением с деталями.
Введите число:
2. Преобразуйте изображение в палитру RGB и примените гауссово ядро, используя метод cv2.GaussianBlur() , размер ядра (7, 11)
Сравните полученный результат с изображениями. Введите идентификатор полученного изображения с деталями:
2. Выполните линейную нормировку и растяжение на диапазон 0 - 255 гистограммы по каналам R, G и В.
2. Преобразуйте в палитру RGB.
Введите идентификатор изображения:
Введите значения интенсивности через запятую для каналов R,G,B соответственно:
Определите разрешение изображения. 































