高斯滤波和中值滤波组合,python代码
时间: 2024-02-18 13:32:10 浏览: 28
以下是使用高斯滤波和中值滤波结合的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)
# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Filtered', median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取了一张图像。然后使用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯滤波,其中(5, 5)指定内核大小,0表示标准差。接下来,使用cv2.medianBlur()函数进行中值滤波,其中5表示内核大小。最后,我们将原始图像和处理后的图像显示出来,以便比较它们的差异。
相关问题
高斯滤波和中值滤波混合滤波,python代码
以下是使用OpenCV库实现高斯滤波和中值滤波混合滤波的Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)
# 混合滤波
mixed = cv2.addWeighted(gaussian, 0.5, median, 0.5, 0)
# 显示图像
cv2.imshow('Input image', img)
cv2.imshow('Gaussian blur', gaussian)
cv2.imshow('Median blur', median)
cv2.imshow('Mixed blur', mixed)
# 等待按下任意按键继续
cv2.waitKey(0)
# 释放窗口资源
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数实现高斯滤波,使用 `cv2.medianBlur()` 函数实现中值滤波,然后使用 `cv2.addWeighted()` 函数将两个滤波结果混合到一起,最后显示三张图像:原始图像、高斯滤波结果、中值滤波结果和混合滤波结果。
将高斯滤波和中值滤波结合,python不用opencv
可以使用scipy库中的`gaussian_filter`和`median_filter`函数来实现高斯滤波和中值滤波的结合。
具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter, median_filter
def hybrid_filter(image, ksize, sigma):
"""
高斯中值混合滤波
:param image: 待滤波图像
:param ksize: 滤波核大小
:param sigma: 高斯滤波标准差
:return: 滤波后的图像
"""
# 高斯滤波
gaussian = gaussian_filter(image, sigma=sigma, mode='reflect')
# 中值滤波
median = median_filter(image, size=ksize, mode='reflect')
# 混合滤波
hybrid = np.zeros_like(image)
for i in range(image.shape[0]):
for j in range(image.shape[1]):
if abs(image[i, j] - median[i, j]) < abs(image[i, j] - gaussian[i, j]):
hybrid[i, j] = median[i, j]
else:
hybrid[i, j] = gaussian[i, j]
return hybrid
```
其中,`ksize`表示中值滤波核大小,`sigma`表示高斯滤波标准差。在混合滤波中,对于每个像素点,判断它与中值滤波结果和高斯滤波结果的差值大小,选择差值较小的作为最终结果。
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