圆周均值滤波python代码

圆周均值滤波（Circular Mean Filter）是一种图像处理技术，用于平滑图像的同时保持边缘的清晰度。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这种滤波，因为OpenCV提供了一套丰富的图像处理功能。

以下是一个简单的圆周均值滤波的Python代码示例，使用OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

def circular_mean_filter(image, radius):
    # 将输入图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 获取图像的维度
    height, width = gray.shape

    # 创建一个和输入图像大小相同的浮点数数组，用于存放滤波结果
    filtered_image = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)

    # 遍历图像的每个像素
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 计算当前像素的圆周半径内的所有像素值
            mask = np.sqrt((i-radius)**2 + (j-radius)**2) <= radius
            pixels = gray[mask]
            
            # 如果圆内有像素，则计算平均值并保存到结果数组
            if len(pixels) > 0:
                filtered_image[i][j] = np.mean(pixels)
            else:
                # 如果圆内没有像素，保持原值不变
                filtered_image[i][j] = gray[i][j]

    # 返回过滤后的图像，可能需要将其转换回BGR格式
    return cv2.convertScaleAbs(filtered_image)

# 使用例子
input_image = cv2.imread('input.jpg')  # 替换为你想要处理的图片路径
filtered_image = circular_mean_filter(input_image, 5)  # 可调整radius参数
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()