opencv中有中值滤波函数吗

是的，OpenCV中有中值滤波函数。可以使用cv::medianBlur函数来实现中值滤波。这个函数的语法为：

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize);

其中，src是输入图像，dst是输出图像，ksize是滤波核的大小。该函数会对输入图像进行中值滤波，然后将结果存储到输出图像中。滤波核的大小必须是一个大于1的奇数。

相关问题

opencv自适应中值滤波函数

C++ OpenCV中的自适应中值滤波函数是一种可以根据图像局部特征自适应地调整滤波器大小的滤波方法。它可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。

自适应中值滤波函数的原理是：对于图像中的每个像素点，根据其周围像素的灰度值大小，动态地调整滤波器的大小，以达到最佳的滤波效果。具体来说，自适应中值滤波函数会在一个局部窗口内寻找像素值的中值，然后将该中值作为当前像素的输出值。如果该中值不在预先设定的最小值和最大值之间，则会逐步扩大窗口大小，直到找到一个合适的中值为止。

在OpenCV中，自适应中值滤波函数的函数原型如下：

void cv::adaptiveMedianFilter(
    InputArray src,
    OutputArray dst,
    int max_kernel_size,
    int adaptive_method = ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
    int threshold_type = THRESH_BINARY,
    int block_size = 3,
    double param1 = 0
)

其中，参数`src`是输入图像，参数`dst`是输出图像，参数`max_kernel_size`是最大滤波器大小，参数`adaptive_method`是自适应方法，参数`threshold_type`是阈值类型，参数`block_size`是局部窗口大小，参数`param1`是自适应方法的参数。

需要注意的是，自适应中值滤波函数只能处理灰度图像，如果需要处理彩色图像，需要将其转换为灰度图像后再进行处理。

opencv-python中值滤波

在OpenCV-Python中，中值滤波是一种常用的图像滤波技术之一。它通过将每个像素的邻域内的像素值排序，并选择中间值作为该像素的输出值来实现。这种滤波器可以有效地去除图像中的椒盐噪声或者其它类型的噪声。

在OpenCV-Python中，可以使用`cv2.medianBlur()`函数来应用中值滤波。该函数的语法如下：

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)

其中，
- `src`是输入图像；
- `ksize`是滤波核的大小，必须是正奇数。较大的核大小会产生更明显的平滑效果，但也会导致图像细节的损失。

以下是一个示例代码，演示如何使用中值滤波对图像进行平滑处理：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 应用中值滤波
filtered_image = cv2.medianBlur(image, 5)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们将`ksize`设置为5，然后对`image.jpg`进行中值滤波并显示结果。你可以根据需要调整`ksize`的值来达到期望的效果。