python opencv图像滤波

在 OpenCV 中，图像滤波是图像处理中常用的操作之一，可以用于去噪、边缘检测和图像增强等应用。常见的图像滤波算法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

以下是使用 Python OpenCV 库进行图像滤波的示例代码：

1. 均值滤波

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.blur(img, (5, 5))  # kernel size 5x5
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 高斯滤波

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)  # kernel size 5x5 and sigma 0
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 中值滤波

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.medianBlur(img, 5)  # kernel size 5x5
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread` 函数用于读取图像，`cv2.imshow` 函数用于显示图像，`cv2.waitKey` 函数用于等待键盘输入，`cv2.destroyAllWindows` 函数用于销毁所有窗口。

在以上示例代码中，`kernel size` 表示滤波器的大小，`sigma` 表示高斯滤波的标准差。可以根据具体需求调整这些参数。