平滑滤波、均值滤波、锐化滤波

平滑滤波、均值滤波和锐化滤波都是数字图像处理中常用的滤波方法。

1. 平滑滤波
平滑滤波是一种常用的图像滤波方法，它可以去除图像中的噪声，使图像变得更加平滑。平滑滤波的基本思想是用一个模板对图像进行卷积，将每个像素的值替换为该像素周围像素的平均值。常用的平滑滤波方法有均值滤波、中值滤波等。

2. 均值滤波
均值滤波是一种最简单的平滑滤波方法，它的基本思想是用一个固定大小的模板对图像进行卷积，将每个像素的值替换为该像素周围像素的平均值。均值滤波可以有效地去除高斯噪声和椒盐噪声，但是会使图像变得模糊。

下面是一个3x3的均值滤波器的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
kernel = np.ones((3,3),np.float32)/9
dst = cv2.filter2D(img,-1,kernel)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Averaging', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 锐化滤波
锐化滤波是一种常用的图像增强方法，它可以使图像变得更加清晰。锐化滤波的基本思想是用一个模板对图像进行卷积，将每个像素的值替换为该像素周围像素的加权和。常用的锐化滤波方法有拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。

下面是一个拉普拉斯滤波器的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
kernel = np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]],np.float32)
dst = cv2.filter2D(img,-1,kernel)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Sharpened', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()