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均值滤波:典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
import cv2 import numpy as np def blur_demo(image): """ 均值模糊 : 去随机噪声有很好的去噪效果 (1, 15)是垂直方向模糊,(15, 1)是水平方向模糊 """ dst = cv2.blur(image, (1, 15)) cv2.imshow("avg_blur_demo", dst) def median_blur_demo(image): # 中值模糊 对椒盐噪声有很好的去燥效果 dst = cv2.medianBlur(image, 5) cv2.imshow("median_blur_demo", dst) def custom_blur_demo(image): """ 用户自定义模糊 下面除以25是防止数值溢出 """ kernel = np.ones([5, 5], np.float32)/25 dst = cv2.filter2D(image, -1, kernel) cv2.imshow("custom_blur_demo", dst) src = cv2.imread("./fapiao.png") img = cv2.resize(src,None,fx=0.8,fy=0.8,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow('input_image', img) blur_demo(img) median_blur_demo(img) custom_blur_demo(img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
cv2.blur(img, (1, 15)) 进行均值滤波
参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小
关于python实现均值滤波的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。