opencv灰度重心法代码

在OpenCV中，灰度重心法（也叫中心像素算法或均值滤波）通常用于图像处理中的平滑或降噪操作，特别是对于二值图像。这种方法简单地计算每个区域（如像素邻域）内所有像素的灰度值平均值，并将这个平均值赋给该区域的中心像素。

以下是一个基本的Python代码示例，使用OpenCV库来实现灰度重心法：

import cv2
import numpy as np

def grayscale_centroid(image):
    # 将图像转换为灰度
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 定义邻域大小，这里假设是3x3矩阵
    kernel_size = (3, 3)
    
    # 使用卷积核对图像进行重心滤波
    blurred_image = cv2.blur(gray_image, kernel_size)
    
    return blurred_image

# 读取图像并应用灰度重心法
image_path = 'your_image.jpg'
input_image = cv2.imread(image_path)
result = grayscale_centroid(input_image)

cv2.imshow('Original Image', input_image)
cv2.imshow('Blurred Image (Centroid)', result)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.blur()` 函数就是实现重心法的核心部分，它接受一个图像和一个卷积核大小作为输入。