滤波器设计图像处理python 算术平均滤波器

在Python中，特别是通过NumPy和OpenCV库进行图像处理时，算术平均滤波器是一种常用的平滑滤波技术，用于减少图像噪声。它通过对邻域内的像素值取平均来替换中心像素的值，从而实现模糊效果。以下是简单的步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import cv2

2. 加载图像并创建空矩阵用于保存结果：

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读灰度图
kernel_size = 3  # 常见的滤波器大小，可以根据需要调整
filtered_img = np.zeros_like(img)

3. 应用算术平均滤波：

# 使用cv2.filter2D函数，第二个参数是滤波核（在这里是全为1的矩形，表示均值）
mean_filter = np.ones((kernel_size, kernel_size), dtype=np.float32) / (kernel_size ** 2)
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, mean_filter)  # -1表示反向差分，相当于卷积

4. 可视化原始和过滤后的图像：

cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Filtered Image", filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()