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原理與卷積類似,設置一個n*n的濾波模板,濾波模板內的值累加除以模板的尺寸大小取平均為濾波后的值。
代碼如下:
import cv2 as cv import numpy as np #均值濾波 def meansBlur(src, ksize): ''' :param src: input image :param ksize:kernel size :return dst: output image ''' dst = np.copy(src) #創建輸出圖像 kernel = np.ones((ksize, ksize)) # 卷積核 padding_num = int((ksize - 1) / 2) #需要補0 dst = np.pad(dst, (padding_num, padding_num), mode="constant", constant_values=0) w, h = dst.shape dst = np.copy(dst) for i in range(padding_num, w - padding_num): for j in range(padding_num, h - padding_num): dst[i, j] = np.sum(kernel * dst[i - padding_num:i + padding_num + 1, j - padding_num:j + padding_num + 1]) \ // (ksize ** 2) dst = dst[padding_num:w - padding_num, padding_num:h - padding_num] #把操作完多余的0去除,保證尺寸一樣大 return dst img_path = r"F:\03.png" img = cv.imread(img_path,0) dst = meansBlur(img,5) cv.imshow('src',img) cv.imshow('dst',dst) print(dst) cv.waitKey(0)
注釋:紅框表示兩個for循環的范圍,i - padding_num:i + padding_num + 1表示第i行上移padding_num行,下移padding_num,+1是因為list列表為左閉右開區間,右邊的元素取不到值。padding表示周圍填充一圈。
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