图像处理椒盐噪声python

可以使用Python中的OpenCV库来处理图像中的椒盐噪声。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 添加椒盐噪声
noise = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.randu(noise, 0, 255)
black = noise < 30
white = noise > 225
img[black] = 0
img[white] = 255

# 去除椒盐噪声
img = cv2.medianBlur(img, 5)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先读取了一张图像，然后使用`cv2.randu`函数生成了一个与图像大小相同的随机噪声矩阵。我们将噪声矩阵的值小于30的像素设为黑色，将噪声矩阵的值大于225的像素设为白色，从而模拟了椒盐噪声。然后使用`cv2.medianBlur`函数对图像进行中值滤波，去除噪声。最后，使用`cv2.imshow`函数显示处理后的图像。