opencv+python實現(xiàn)均值濾波
更新時間：2020年02月19日 11:33:36 作者：油醋三椒
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了opencv+python實現(xiàn)均值濾波，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了opencv+python實現(xiàn)均值濾波的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
原理
均值濾波其實就是對目標(biāo)像素及周邊像素取平均值后再填回目標(biāo)像素來實現(xiàn)濾波目的的方法，當(dāng)濾波核的大小是3×3 3\times 33×3時，則取其自身和周圍8個像素值的均值來代替當(dāng)前像素值。
均值濾波也可以看成濾波核的值均為 1 的濾波。
優(yōu)點：算法簡單，計算速度快；
缺點：降低噪聲的同時使圖像產(chǎn)生模糊，特別是景物的邊緣和細(xì)節(jié)部分。
代碼
import cv2 as cv
import numpy as np
import math
import copy
def spilt( a ):
if a/2 == 0:
x1 = x2 = a/2
else:
x1 = math.floor( a/2 )
x2 = a - x1
return -x1,x2
def original (i, j, k,a, b,img):
x1, x2 = spilt(a)
y1, y2 = spilt(b)
temp = np.zeros(a * b)
count = 0
for m in range(x1, x2):
for n in range(y1, y2):
if i + m < 0 or i + m > img.shape[0] - 1 or j + n < 0 or j + n > img.shape[1] - 1:
temp[count] = img[i, j, k]
else:
temp[count] = img[i + m, j + n, k]
count += 1
return temp
def average_function(a , b ,img):
img0 = copy.copy(img)
for i in range (0 , img.shape[0] ):
for j in range (2 ,img.shape[1] ):
for k in range (img.shape[2]):
temp = original(i, j, k, a, b, img0)
img[i,j,k] = int ( np.mean(temp))
return img
def main():
img0 = cv.imread(r"noise.jpg")
ave_img = average_function( 3 , 3, copy.copy(img0) ) #（3，3）濾波器大小
cv.imshow("ave_img",ave_img)
cv.imshow("original",img0)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
main()
樣例
原圖：
濾波核為3×3 3\times 33×3的均值濾波后：
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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