hear图像滤波python实现

图像滤波是数字图像处理中的一种常见操作，可以对图像进行平滑处理、去噪等。其中，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

以下是使用Python实现的三种滤波方法：

1. 均值滤波

import cv2

def mean_filter(img, kernel_size):
    kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.float32) / (kernel_size * kernel_size)
    dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)
    return dst

2. 中值滤波

def median_filter(img, kernel_size):
    dst = cv2.medianBlur(img, kernel_size)
    return dst

3. 高斯滤波

def gaussian_filter(img, kernel_size):
    dst = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), 0)
    return dst

在以上代码中，`img`为输入图像，`kernel_size`为滤波器大小，可以根据需要进行调整。函数返回处理后的图像`dst`。

使用时，可以调用相应的函数进行处理，例如：

img = cv2.imread('image.jpg')
result1 = mean_filter(img, 5)
result2 = median_filter(img, 5)
result3 = gaussian_filter(img, 5)

以上代码分别对输入的`img`图像进行均值滤波、中值滤波、高斯滤波，并分别返回处理后的结果。