Python OpenCV對圖像進行模糊處理流程是什么

這篇文章主要介紹“Python OpenCV對圖像進行模糊處理流程是什么”，在日常操作中，相信很多人在Python OpenCV對圖像進行模糊處理流程是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python OpenCV對圖像進行模糊處理流程是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

其實我們平時在深度學習中所說的卷積操作，在 opencv 中也可以進行，或者說是類似操作。那么它是什么操作呢？它就是圖像的模糊（濾波）處理。

均值濾波

使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函數。其參數說明是：

• src: 原圖像

• ksize: 模糊核大小

原理：它只取內核區域下所有像素的平均值并替換中心元素。3x3 標準化的盒式過濾器如下所示：

• 特征：核中區域貢獻率相同。

• 作用：對于椒鹽噪聲的濾除效果比較好。

# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: image_deeplearning.py
Program IDE: PyCharm
Date: 2021/10/17
Create File By Author: Hong
"""
import cv2 as cv


def image_blur(image_path: str):
    """
    圖像卷積操作：設置卷積核大小，步距
    :param image_path:
    :return:
    """
    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('input', img)
    # 模糊操作（類似卷積），第二個參數ksize是設置模糊內核大小
    result = cv.blur(img, (5, 5))
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_blur(path)

結果展示：

高斯濾波

高斯濾波使用的是cv2.GuassianBlur(img, ksize,sigmaX,sigmaY)函數。

說明：sigmaX,sigmaY分別表示 X,Y 方向的標準偏差。如果僅指定了sigmaX，則sigmaY與sigmaX相同；如果兩者都為零，則根據內核大小計算它們。

• 特征：核中區域貢獻率與距離區域中心成正比，權重與高斯分布相關。

• 作用：高斯模糊在從圖像中去除高斯噪聲方面非常有效。

def image_conv(image_path: str):
    """
    高斯模糊
    :param image_path:
    :return:
    """
    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('img', img)
    # 高斯卷積（高斯濾波）， 可以設置ksize，必須為奇數，不為0時，后面的步驟不起作用；也可以設置成（0，0），然后通過sigmaX和sigmaY計算標準偏差
    result = cv.GaussianBlur(img, (0, 0), 15)
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_conv(path)

結果展示：

高斯雙邊濾波

雙邊濾波（模糊）使用的是cv2.bilateralFilter(img,d, sigmaColor, sigmaSpace)函數。

說明：d為鄰域直徑，sigmaColor為空間高斯函數標準差，參數越大，臨近像素將會在越遠的地方越小。

sigmaSpace灰度值相似性高斯函數標準差，參數越大，那些顏色足夠相近的的顏色的影響越大。

雙邊濾波是一種非線性的濾波方法，是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理，同時考慮空間與信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的，具有簡單、非迭代、局部處理的特點。之所以能夠達到保邊去噪的濾波效果是因為濾波器由兩個函數構成：一個函數是由幾何空間距離決定濾波器系數，另一個是由像素差值決定濾波器系數。

• 特征：處理耗時。

• 作用：在濾波的同時能保證一定的邊緣信息。

# 邊緣保留濾波器——高斯雙邊模糊
def image_bifilter(image_path: str):
    """
    高斯雙邊模糊
    :param image_path: 圖片文件
    :return: 無返回值
    """
    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('input', img)
    # 第三個參數是設置色彩、第四個參數是設置圖像坐標
    result = cv.bilateralFilter(img, 0, 50, 10)
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_bifilter(path)

結果展示：

到此，關于“Python OpenCV對圖像進行模糊處理流程是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！