对数组平均、中值,高斯滤波,请给出python代码
时间: 2024-05-14 11:13:39 浏览: 16
以下是对数组平均、中值和高斯滤波的Python代码示例:
平均值滤波:
```python
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.blur(img,(5,5))
```
中值滤波:
```python
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
median = cv2.medianBlur(img,5)
```
高斯滤波:
```python
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
```
请注意,这只是示例代码,实际应用时需要根据具体情况进行调整。
相关问题
对数组数据进行平均、中值,高斯滤波,请给出python代码
好的,这是对数组数据进行平均、中值和高斯滤波的Python代码:
平均滤波:
```python
import numpy as np
def average_filter(data, filter_size):
kernel = np.ones(filter_size) / filter_size
filtered_data = np.convolve(data, kernel, mode='same')
return filtered_data
```
中值滤波:
```python
import numpy as np
def median_filter(data, filter_size):
filtered_data = np.zeros_like(data)
for i in range(len(data)):
start = max(0, i - filter_size)
end = min(len(data), i + filter_size + 1)
filtered_data[i] = np.median(data[start:end])
return filtered_data
```
高斯滤波:
```python
import numpy as np
from scipy import signal
def gaussian_filter(data, sigma):
size = int(2 * np.ceil(3 * sigma) + 1)
kernel = signal.gaussian(size, sigma)
kernel /= kernel.sum()
filtered_data = np.convolve(data, kernel, mode='same')
return filtered_data
```
希望这些代码能够帮到你!
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。
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