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這篇文章將為大家詳細講解有關python實現均值濾波的方法,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
均值濾波:典型的線性濾波算法,它是指在圖像上對目標像素給一個模板,該模板包括了其周圍的臨近像素(以目標像素為中心的周圍8個像素,構成一個濾波模板,即去掉目標像素本身),再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。
import cv2 import numpy as np def blur_demo(image): """ 均值模糊 : 去隨機噪聲有很好的去噪效果 (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 對椒鹽噪聲有很好的去燥效果 dst = cv2.medianBlur(image, 5) cv2.imshow("median_blur_demo", dst) def custom_blur_demo(image): """ 用戶自定義模糊 下面除以25是防止數值溢出 """ 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)) 進行均值濾波
參數說明:img表示輸入的圖片, (3, 3) 表示進行均值濾波的方框大小
關于python實現均值濾波的方法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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