opencv先中值滤波再高斯滤波python代码

以下是使用OpenCV库进行中值滤波和高斯滤波的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)

# 高斯滤波
gauss = cv2.GaussianBlur(median, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Median Filter', median)
cv2.imshow('Gaussian Filter', gauss)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用`cv2.medianBlur()`函数进行中值滤波，然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数进行高斯滤波。注意，在高斯滤波中，我们使用了中值滤波后的图像作为输入。这是因为中值滤波可以有效地去除图像中的噪声，有助于提高高斯滤波的效果。

相关问题

opencv利用中值滤波去除高斯噪声并显示

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了各种图像处理技术，包括中值滤波，用于去除高斯噪声。下面是一个简单的Python示例，展示如何使用OpenCV进行中值滤波：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', 0)  # 0表示灰度图像

# 定义中值滤波器的大小
kernel_size = 5  # 可调整此值改变过滤效果，通常3到7之间

# 应用中值滤波
filtered_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)

# 显示原图和去噪后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)

# 等待用户按键，然后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码首先加载一张图像，将其转换为灰度图像，然后使用`cv2.medianBlur()`函数对图像应用中值滤波。最后，通过`cv2.imshow()`函数展示原始图像和处理后的图像。

对加噪图像进行均值滤波、中值滤波和高斯滤波的python程序实现

在Python中，我们可以使用OpenCV库来对加噪图像进行均值滤波、中值滤波和高斯滤波。这里是一个简单的例子，展示如何使用这三个滤波器：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg', 0)  # 读取灰度图像

# 均值滤波
blur_avg = cv2.blur(img, (5, 5))  # 窗口大小为(5, 5)
cv2.imshow("Mean Filter", blur_avg)

# 中值滤波
blur_median = cv2.medianBlur(img, 5)  # 使用5x5窗口大小
cv2.imshow("Median Filter", blur_median)

# 高斯滤波
blur_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)  # 窗口大小，第二个参数是标准差
cv2.imshow("Gaussian Filter", blur_gaussian)

# 显示所有过滤后的图片
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码片段中，我们首先加载一幅图像，然后分别使用`cv2.blur()`函数做均值滤波，`cv2.medianBlur()`函数做中值滤波，以及`cv2.GaussianBlur()`函数做高斯滤波。滤波器窗口大小可以根据需要调整。