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
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