均值滤波python

在 Python 中实现均值滤波可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

def mean_filter(image, kernel_size):
    # 获取图像的高度和宽度
    height, width = image.shape[:2]
    
    # 创建一个和原图像大小相同的空白图像
    filtered_image = np.zeros_like(image)
    
    # 计算均值滤波器的半径
    radius = kernel_size // 2
    
    # 对每个像素进行均值滤波
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            sum = 0
            count = 0
            for i in range(-radius, radius+1):
                for j in range(-radius, radius+1):
                    # 检查像素是否在图像范围内
                    if (y+i >= 0 and y+i < height) and (x+j >= 0 and x+j < width):
                        sum += image[y+i, x+j]
                        count += 1
            filtered_image[y, x] = sum // count
    
    return filtered_image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 使用均值滤波器进行滤波，kernel_size为滤波器大小
filtered_image = mean_filter(image, kernel_size=5)

# 显示原图和滤波后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Filtered Image", filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用了 OpenCV 库来读取和显示图像，使用了 NumPy 库来进行图像处理。在代码中，`mean_filter` 函数接受一个灰度图像和滤波器的大小作为输入，然后对图像进行均值滤波，并返回滤波后的图像。你可以将图像文件名替换为你自己的图像文件名，并调整 `kernel_size` 的值来进行测试。