图像滤波:中值滤波

编程大师兄

《学习OpenCV4基于Python的算法实战》作者

领域专家: 数据科学与机器学习技术领域

2023-01-13 03:43:03

课时名称	课时知识点
图像滤波:中值滤波	imgproc模块是一个巨无霸的模块，是OpenCV图像算法最庞大最核心的模块，常用的图像处理算法基本上都在这里定义的，所以这个是重点讲解的模块。

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中值滤波和均值滤波是图像处理中常用的两种滤波方法，它们在原理和应用上存在显著差异。中值滤波通过取像素邻域的中值来消除噪声，特别适合处理椒盐噪声，能有效保留边缘信息；而均值滤波则采用邻域平均值，更适合处理高斯噪声，但会导致图像边缘模糊。实践应用中，OpenCV提供了cv2.medianBlur()和cv2.blur()函数分别实现这两种滤波。选择滤波方法需考虑噪声类型：中值滤波对脉冲噪声效果更好，均值滤波计算更简单但对边缘保护较差。掌握这两种滤波技术的区别对于图像去噪和预

#高斯均值滤波，对原图中的噪声小点进行删除，但是图片会变模糊 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('iamge0.jpg', 1) cv2.imshow('src', img) #使用opencvAPI的形式进行调用 dst = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 1.5) cv2.imshow('dst', dst...

1. 图像噪声图像降噪(Image Denoising)是指从图像中去除噪声的过程，目的是提高图像质量，增强图像的视觉效果。图像噪声是指图像中不希望出现的随机亮度或颜色变化，通常会降低图像的清晰度和可辨识度，以及会降低图像的质量并使图像分析和理解更加困难。图像噪声主要有以下几个原因来产生的：光线不足：光线不足会导致光子噪声增加，从而降低图像的信噪比。电子元器件的热噪声：电子元器件在工作时会产生热...

本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理，通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型，在具体情况中，针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理，以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时，希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦，如有转载，请注明出处(原文链接和作者署名)，感谢各位小伙伴啦！前文参考：《OpenCv视觉之眼》Python图像处理一 :Opencv-python的简介及Python环境搭建《OpenCv视觉之眼》Python图像

目录一. 均值滤波二. 中值滤波三. 高斯滤波假设，现在有输入: 一. 均值滤波代码如下： import cv2 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float32) x_mean = cv2.blur(x, (3, 3)) print(x) print('------------------------') print(x_me

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