python 中值濾波,椒鹽去噪,圖片增強實例
受光照、氣候、成像設備等因素的影響,灰度化后的圖像存在噪聲和模糊干擾,直接影響到下一步的文字識別,因此,需要對圖像進行增強處理。圖片預處理中重要一環(huán)就是椒鹽去澡,通常用到中值濾波器進行處理,效果很好。中值濾波器是一種非線性濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像中某點的值用其領域各點值的中值代替。
如求點[i,j]的灰度值計算方法為:
(1)按灰度值順序排列[i,j]領域中的像素點;
(2)取排序像素集的中間值作為[i,j]的灰度值。中值濾波技術能有效抑制噪聲。
直接上代碼,希望給大家有幫助:
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import os
import scipy.signal as signal
input_images = np.zeros((300, 300))
filename = "D:\字母圖庫\F\P80627-112853.jpg"
print(filename)
img = Image.open(filename).resize((300, 300)).convert('L')
width = img.size[0]
height = img.size[1]
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if img.getpixel((h, w)) < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test1111", input_images)
data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二維中值濾波
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if data[h][w] < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test2222", input_images)
data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=5) # 二維中值濾波
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if data[h][w] < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test3333", input_images)
cv2.waitKey(0)

以上這篇python 中值濾波,椒鹽去噪,圖片增強實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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