opencv python 自 适应 中 值滤波器

在 OpenCV 的 Python 版本中，适应性中值滤波器是一种非线性图像平滑处理技术，主要用于去除图像中的椒盐噪声或较小的细节，同时保留边缘信息。它的工作原理类似于普通的中值滤波，但不是对每个像素点取周围邻域像素的一般值，而是取这个区域内的像素值并按照大小排序，然后选择中间的那个值作为新像素的值。这种方法可以避免常规滤波器可能带来的过度平滑问题。

使用 `cv2.medianBlur()` 函数在 OpenCV 中应用适应性中值滤波，例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', 0) # 读灰度图

# 设置滤波器大小
kernel_size = 5

# 应用滤波器
filtered_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)

# 显示原图和滤波后的图
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Adaptive Median FilteredImage', filtered_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()