OpenCV半小时掌握基本操作之滤波器 OpenCV半小时掌握基本操作之滤

概述
图像平滑
均值滤波器
方框滤波
高斯滤波器
中值滤波

【OpenCV】??高手勿入! 半小时学会基本操作??滤波器

概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 9 课)

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图像平滑图像平滑 (image smoothing) 是一种区域增强算法. 可以帮助我们去除早点改善图片质量.
滤波器 (Filter) 可以帮助我们来降低噪声, 均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相关细节.

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原图:

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均值滤波器均值滤波器会计算区域像素的平均值, 然后进行填充.
代码:

# 读取图片img = cv2.imread("noise.jpg")# 均值滤波器 (3 X 3)blur = cv2.blur(img, (3, 3))# 图片展示cv2.imshow("blur", blur)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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方框滤波方框滤波器 (Box Filter) 和均值滤波器基本一样.
格式:

cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize, dst=None, anchor=None, normalize=None, borderType=None)

参数:

src: 需要滤波的图片
ddepth: 输入图像的深度, -1 代表使用原图深度
Normalize: 标准化, 默认为 None

代码:

# 读取图片img = cv2.imread("noise.jpg")# 方框滤波器 (3 X 3)box = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=True)# 图片展示cv2.imshow("box", box)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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高斯滤波器高斯滤波器 (Gauss Filter) 是一种线性平滑滤波, 适用于高斯噪声.
高斯噪声 (Gaussian Noise) 是概率密度函数服从高斯分布的一类噪声.

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格式:

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)

参数:
src: 需要滤波的图片
ksize: 卷积核大小
sigmaX: 高斯核函数在 X 方向的的标准偏差
sigmaY: 高斯核函数在 Y 方向的的标准偏差
代码:

# 读取图片img = cv2.imread("noise.jpg")# 高斯滤波器 (3 X 3)gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 1)# 图片展示cv2.imshow("gaussian", gaussian)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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中值滤波中值滤波器 (Median Filter) 用中值填充.
代码:

# 读取图片img = cv2.imread("noise.jpg")# 中值滤波器 (3 X 3)median = cv2.medianBlur(img, 3)# 图片展示cv2.imshow("median", median)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果: