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，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像素及周邊像素取平均值后再填回目標像素來實現(xiàn)濾波目的的方法，當濾波核的大小是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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