python中值滤波去噪

值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过把每个像素点周围的像素值排序，然后用中间值代替当前像素的值，从而达到去除噪声的目的。

在Python中，可以使用OpenCV库中的`cv2.medianBlur()`函数实现值滤波去噪。该函数的语法如下：

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)

其中，`src`表示原始图像，`ksize`表示核的大小，必须为奇数。函数将对每个像素进行值滤波，返回去噪后的图像。

下面是一个示例代码，展示了如何使用值滤波去噪：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 进行值滤波去噪
dst = cv2.medianBlur(img, 5)

# 显示原始图像和去噪后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Median Filter', dst)

# 等待用户按下任意按键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`cv2.imread()`函数用于读取原始图像，`cv2.imshow()`函数用于显示图像，`cv2.waitKey()`函数用于等待用户按下任意按键退出程序。值滤波函数`cv2.medianBlur()`的第二个参数设置为5，表示使用5x5的核进行滤波。运行代码后，可以看到原始图像和去噪后的图像分别被显示出来。