python cv2高斯模糊。中值滤波
时间: 2023-08-28 20:05:17 浏览: 50
好的,针对你的问题,我可以回答:
1. Python中使用cv2库进行高斯模糊的方法如下:
```python
import cv2
img = cv2.imread("image.jpg")
gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow("Gaussian Blur", gaussian_blur)
cv2.waitKey(0)
```
其中,第一个参数img是要进行高斯模糊的图像,第二个参数(5, 5)表示高斯核的大小,最后一个参数0表示标准差。
2. Python中使用cv2库进行中值滤波的方法如下:
```python
import cv2
img = cv2.imread("image.jpg")
median_blur = cv2.medianBlur(img, 5)
cv2.imshow("Median Blur", median_blur)
cv2.waitKey(0)
```
其中,第一个参数img是要进行中值滤波的图像,第二个参数5表示核的大小。
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使用python编写高斯滤波、中值滤波、均值滤波算法
以下是使用Python编写高斯滤波、中值滤波和均值滤波算法的示例代码:
1. 高斯滤波:
```python
import cv2
def gaussian_blur(image, kernel_size, sigma):
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)
return blurred_image
# 示例用法
image = cv2.imread('image.jpg')
blurred_image = gaussian_blur(image, 5, 0)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 中值滤波:
```python
import cv2
def median_blur(image, kernel_size):
blurred_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)
return blurred_image
# 示例用法
image = cv2.imread('image.jpg')
blurred_image = median_blur(image, 5)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 均值滤波:
```python
import cv2
def mean_blur(image, kernel_size):
blurred_image = cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))
return blurred_image
# 示例用法
image = cv2.imread('image.jpg')
blurred_image = mean_blur(image, 5)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
高斯滤波和中值滤波混合滤波,python代码
以下是使用OpenCV库实现高斯滤波和中值滤波混合滤波的Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)
# 混合滤波
mixed = cv2.addWeighted(gaussian, 0.5, median, 0.5, 0)
# 显示图像
cv2.imshow('Input image', img)
cv2.imshow('Gaussian blur', gaussian)
cv2.imshow('Median blur', median)
cv2.imshow('Mixed blur', mixed)
# 等待按下任意按键继续
cv2.waitKey(0)
# 释放窗口资源
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数实现高斯滤波,使用 `cv2.medianBlur()` 函数实现中值滤波,然后使用 `cv2.addWeighted()` 函数将两个滤波结果混合到一起,最后显示三张图像:原始图像、高斯滤波结果、中值滤波结果和混合滤波结果。