去除图像“15_noise.png”中的椒盐噪声，并将图像旋转30°显示

去除图像中的椒盐噪声通常可以采用滤波技术，比如局部均值滤波或中值滤波，它们能够有效地平滑图像并保留边缘信息。针对"15_noise.png"这样的椒盐噪声图片，可以使用Python的OpenCV库进行处理：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('15_noise.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 中值滤波去噪
kernel_size = 3  # 可调整滤波窗口大小
img_filtered = cv2.medianBlur(img, kernel_size)

# 转换回原色彩图（如果需要）
if len(img.shape) == 2:
    img_color = cv2.cvtColor(img_filtered, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
else:
    img_color = img_filtered

# 旋转图像30度
(h, w) = img_color.shape[:2]
rotated_img = cv2.rotate(img_color, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)  # 如果顺时针旋转则使用cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE

# 显示处理后的图像
cv2.imshow("Original", img_color)
cv2.imshow("Noise Removed & Rotated", rotated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取图像，然后应用中值滤波器去除椒盐噪声，接着创建一个色彩版本（如果是灰度图），最后对图像进行逆时针30度旋转。