img = imread('4.png'); [M , N] = size(img);%图片尺寸 img_result = zeros(M, N);%预生成，提高速度 muban_size = 3;%模板尺寸 expand_size = floor(muban_size / 2);%扩展尺寸 muban = ones(muban_size, muban_size); expand_img = double(wextend('2D','zpd', img, expand_size));%扩展0，转double为了矩阵运算 for i=1:M for j=1:N mat = expand_img(i:i+muban_size-1,j:j+muban_size-1) .* muban; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘 mat = mat(:);%转数组 mat = sort(mat);%排序 if mod(muban_size, 2)==1 img_result(i,j) = mat(floor(muban_size*muban_size/2)+1);%取中间 else img_result(i,j) = (mat(muban_size*muban_size/2) + mat(muban_size*muban_size/2+1))/2; end end end img_result = uint8(img_result);%转int8，图像 subplot(1 ,2, 1); title('原图像') imshow(img) subplot(1 ,2, 2); imshow(img_result) da = ['模板大小为' num2str(muban_size) '，变化后的图像']; title(da)

这段代码也是用MATLAB实现的图像中值滤波。与前面的均值滤波不同，这里使用的是中值滤波。首先用imread函数读取名为“4.png”的图像，并获取其大小。然后定义一个模板大小muban_size，这里为3，再计算出模板的扩展大小expand_size（向下取整）。接着定义一个大小为muban_size × muban_size的模板muban，其每个元素的值都为1。然后用wextend函数将图像进行扩展，将边界进行填充，使得可以进行矩阵运算。

接下来用两个for循环遍历原图像的每一个像素，并取出其周围muban_size × muban_size个像素，将其与模板相乘，然后将结果排序。如果模板大小为奇数，则取中间值作为该像素的值；如果模板大小为偶数，则取中间两个数的平均值作为该像素的值。最后将得到的结果存入img_result中，并将其显示出来。最后的标题显示了模板大小和变化后的图像。

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img = imread('4.png'); [M , N] = size(img); img_result = zeros(M, N); muban_size = 3; expand_size = floor(muban_size / 2) muban = 1 / (muban_size * muban_size) .* ones(muban_size, muban_size); expand_img = double(wextend('2D','zpd', img, expand_size)); for i=1:M for j=1:N ave = sum( sum( expand_img(i:i+muban_size-1,j:j+muban_size-1) .* muban)); img_result(i,j) = ave; end end img_result = uint8(img_result); subplot(1 ,2, 1); title('原图像') imshow(img) subplot(1 ,2, 2); imshow(img_result) da = ['模板大小为' num2str(muban_size) '，变化后的图像']; title(da)

这段代码是用MATLAB实现的图像均值滤波。首先用imread函数读取名为“4.png”的图像，并获取其大小。然后定义一个模板大小muban_size，这里为3，再计算出模板的扩展大小expand_size（向下取整）。接着定义一个大小为muban_size × muban_size的模板muban，其每个元素的值都为1 / (muban_size × muban_size)。然后用wextend函数将图像进行扩展，将边界进行填充，使得可以进行卷积。接下来用两个for循环遍历原图像的每一个像素，并计算其周围muban_size × muban_size个像素的均值。最后将得到的结果存入img_result中，并将其显示出来。最后的标题显示了模板大小和变化后的图像。

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('hd.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 修改这段代码将 最大轮廓的白的像素点如何将白的像素点变成黑的并保证其他区域不变py代码# 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 _,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1) # 应用掩码 result = np.zeros_like(img) result[mask == 255] = img[mask == 255] # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.imwrite('zuida.jpg', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

假设这个图像是一个二值化的黑白图像，黑色像素点值为0，白色像素点值为255。可以使用以下代码将白色像素点变成黑色像素点：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('hd.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 创建掩码
mask = np.zeros_like(gray)
cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1)

# 将白色像素点变成黑色像素点
result = gray.copy()
result[mask == 255] = 0

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.imwrite('zuida.jpg', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码的作用是找到图像中最大的轮廓，然后创建一个掩膜，在掩膜上绘制最大的轮廓，最后将白色像素点变成黑色像素点。其他区域不变。