def denoise(img): img_row, img_col, img_channel = img.shape kernel = np.ones((5, 5)) # 创建5x5数组 out_img = np.zeros((img_row, img_col, img_channel)) for r in range(2, img_row - 2): for c in range(2, img_col - 2): for channel in range(img_channel): out_img[r, c, channel] = np.sum(kernel * img[r - 2:r + 3, c - 2:c + 3, channel]) // (5 ** 2) return np.uint8(out_img) 解释每一段含义
时间: 2024-04-05 08:29:06 浏览: 18
这是一个Python函数,名为denoise。它接收一张图片作为参数img,并返回一张去噪后的图片。
第一行获取图片的行数、列数和通道数,并将它们分别赋值给变量img_row、img_col和img_channel。
第二行创建一个5x5的数组,该数组的所有元素均为1。这个数组被用作一个卷积核,将在之后的噪声去除过程中使用。
第三行创建一个与原始图片大小相同的全零数组out_img,该数组将用于存储去噪后的结果。
第四行开始三重循环。这三重循环遍历了原始图片的每一个像素,并对其进行噪声去除。
在第五行中,我们首先遍历了卷积核的每个通道,以处理彩色图像。然后,我们使用卷积核和图像的一个子集(大小为5x5)进行卷积运算,并将结果存储在out_img中。
在第六行中,我们使用整数除法运算符“//”将结果转换为整数,以确保输出是一个整数类型的值。
最后,在第七行中,我们返回一个uint8类型的out_img数组,这是一个去噪后的图片。
相关问题
img_row, img_col, img_channel = img.shape kernel = np.ones((5, 5)) # 创建5x5数组 out_img = np.zeros((img_row, img_col, img_channel)) for r in range(2, img_row - 2): for c in range(2, img_col - 2): for channel in range(img_channel): out_img[r, c, channel] = np.sum(kernel * img[r - 2:r + 3, c - 2:c + 3, channel]) // (5 ** 2) cv2.imwrite("D:/pythonProject2/tupianji/jiangzaotu.jpg", np.uint8(out_img))改成对img1和img2两个图像降噪的代码
以下是对img1和img2两个图像进行降噪的代码:
```
# 降噪函数
def denoise(img):
img_row, img_col, img_channel = img.shape
kernel = np.ones((5, 5)) # 创建5x5数组
out_img = np.zeros((img_row, img_col, img_channel))
for r in range(2, img_row - 2):
for c in range(2, img_col - 2):
for channel in range(img_channel):
out_img[r, c, channel] = np.sum(kernel * img[r - 2:r + 3, c - 2:c + 3, channel]) // (5 ** 2)
return np.uint8(out_img)
# 读入图像
img1 = cv2.imread("img1.jpg")
img2 = cv2.imread("img2.jpg")
# 对图像进行降噪
out_img1 = denoise(img1)
out_img2 = denoise(img2)
# 保存降噪后的图像
cv2.imwrite("out_img1.jpg", out_img1)
cv2.imwrite("out_img2.jpg", out_img2)
```
def median_denoise(img, ksize): img_filtered = cv2.medianBlur(img, ksize) return img_filtered对上述代码进行注释
这段代码定义了一个名为 median_denoise 的函数,它使用 OpenCV 库中的 medianBlur 函数对输入的图像进行中值滤波降噪处理,然后返回处理后的图像。
函数的输入参数为 img 和 ksize,分别表示待处理的图像和中值滤波的卷积核大小。
函数内部先调用了 OpenCV 库中的 medianBlur 函数,将输入的图像 img 作为输入,使用大小为 ksize 的中值滤波器进行卷积处理,生成一个降噪后的图像 img_filtered。
最后,函数返回降噪后的图像 img_filtered。
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