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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何實(shí)現(xiàn)均值濾波？
均值濾波：典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標(biāo)像素給一個(gè)模板，該模板包括了其周圍的臨近像素（以目標(biāo)像素為中心的周圍8個(gè)像素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)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(jī)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(shù)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(jìn)行均值濾波
參數(shù)說明：img表示輸入的圖片， (3, 3) 表示進(jìn)行均值濾波的方框大小
當(dāng)前文章：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何實(shí)現(xiàn)均值濾波？
文章URL：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djespjg.html
