在PIL中进行中值滤波，怎么加入门限

在PIL中进行中值滤波，可以使用`ImageFilter`模块中的`MedianFilter`类来实现。要加入门限，可以先将图像转换为灰度图像，然后将灰度值超过门限的像素设置为一个特定的值，再进行中值滤波操作。

以下是一个示例代码，假设门限为128，需要进行3x3的中值滤波：

from PIL import Image, ImageFilter

# 打开图像并转换为灰度图像
image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 设置门限值
threshold = 128

# 将灰度值超过门限的像素设置为255，其他像素设置为0
image = image.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)

# 进行中值滤波
image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))

# 显示滤波后的图像
image.show()

在此示例代码中，使用了`point`方法将灰度值超过门限的像素设置为255，其他像素设置为0。这样，超过门限的像素就会被纳入中值滤波的计算范围内。然后，使用`MedianFilter`类进行中值滤波，其中`size`参数指定了滤波的大小。最后，使用`show`方法显示滤波后的图像。

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写出python中对图像进行中值滤波

在Python中，我们可以使用PIL库（Python Imaging Library）以及其后续版本Pillow来进行图像的中值滤波操作。中值滤波是一种非线性滤波方法，主要用于去除图像中的椒盐噪声，保持边缘清晰。以下是一个简单的例子：

from PIL import Image, ImageFilter

def median_filter(image_path, output_path):
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)

    # 应用中值滤波
    filtered_img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))  # size参数可以根据需要调整，默认是3x3像素窗口

    # 保存处理后的图片
    filtered_img.save(output_path)

# 使用函数
median_filter('input_image.jpg', 'output_filtered_image.jpg')

在这个例子中，`ImageFilter.MedianFilter(size=3)`会创建一个大小为3x3像素的滤波器，对每个像素及其周围9个像素取中值作为新像素的值。

对bmp图片进行中值滤波和均值滤波并保存

中值滤波和均值滤波是常用的图像处理方法，可以从图像中去除噪声和平滑图像。下面是对bmp图片进行中值滤波和均值滤波的Python代码，并保存处理后的图片。

首先，需要安装Pillow库，可以使用以下命令安装：

!pip install Pillow

然后，读取bmp图片并转换为灰度图像：

from PIL import Image

# 读取bmp图片并转换为灰度图像
img = Image.open("lena.bmp").convert("L")

接下来，定义中值滤波和均值滤波函数：

import numpy as np

def median_filter(img, kernel_size):
    """
    中值滤波
    img: PIL.Image对象，灰度图像
    kernel_size: int，卷积核大小
    """
    w, h = img.size
    img_array = np.array(img)

    # 边缘填充
    pad_size = kernel_size // 2
    img_pad = np.pad(img_array, pad_size, mode="edge")

    # 滤波
    img_filt = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            roi = img_pad[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size]
            img_filt[i, j] = np.median(roi)

    # 返回PIL.Image对象
    return Image.fromarray(img_filt)

def mean_filter(img, kernel_size):
    """
    均值滤波
    img: PIL.Image对象，灰度图像
    kernel_size: int，卷积核大小
    """
    w, h = img.size
    img_array = np.array(img)

    # 边缘填充
    pad_size = kernel_size // 2
    img_pad = np.pad(img_array, pad_size, mode="edge")

    # 滤波
    img_filt = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            roi = img_pad[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size]
            img_filt[i, j] = np.mean(roi)

    # 返回PIL.Image对象
    return Image.fromarray(img_filt)

最后，调用中值滤波和均值滤波函数，并保存处理后的图片：

# 中值滤波
img_median = median_filter(img, 5)
img_median.save("lena_median.bmp")

# 均值滤波
img_mean = mean_filter(img, 5)
img_mean.save("lena_mean.bmp")

完整代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np

def median_filter(img, kernel_size):
    """
    中值滤波
    img: PIL.Image对象，灰度图像
    kernel_size: int，卷积核大小
    """
    w, h = img.size
    img_array = np.array(img)

    # 边缘填充
    pad_size = kernel_size // 2
    img_pad = np.pad(img_array, pad_size, mode="edge")

    # 滤波
    img_filt = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            roi = img_pad[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size]
            img_filt[i, j] = np.median(roi)

    # 返回PIL.Image对象
    return Image.fromarray(img_filt)

def mean_filter(img, kernel_size):
    """
    均值滤波
    img: PIL.Image对象，灰度图像
    kernel_size: int，卷积核大小
    """
    w, h = img.size
    img_array = np.array(img)

    # 边缘填充
    pad_size = kernel_size // 2
    img_pad = np.pad(img_array, pad_size, mode="edge")

    # 滤波
    img_filt = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            roi = img_pad[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size]
            img_filt[i, j] = np.mean(roi)

    # 返回PIL.Image对象
    return Image.fromarray(img_filt)

# 读取bmp图片并转换为灰度图像
img = Image.open("lena.bmp").convert("L")

# 中值滤波
img_median = median_filter(img, 5)
img_median.save("lena_median.bmp")

# 均值滤波
img_mean = mean_filter(img, 5)
img_mean.save("lena_mean.bmp")