图像滤波:1)调入并显示原始图像;2)利用blur命令对图像进行均值滤波;3)利用GaussianBlur命令对噪声程度图像进行高斯滤波;4)创建窗口;4)显示图像。
时间: 2024-05-07 20:23:50 浏览: 5
以下是Python代码实现:
```python
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')
# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)
# 进行均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5,5))
# 显示均值滤波后的图像
cv2.imshow('Blur Image', blur_img)
# 进行高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
# 显示高斯滤波后的图像
cv2.imshow('Gaussian Blur Image', gaussian_img)
# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Image', gaussian_img)
# 等待键盘输入,释放窗口并退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:在运行代码前,请将代码中的 `original_image.jpg` 替换为你自己的图像文件名,并确保该文件与代码文件在同一目录下。
相关问题
调入并显示原始图像; 2) 利用blur命令对图像进行均值滤波
好的,让我来回答您的问题。
针对您的问题,我假设您是在使用Python语言,因此我给出以下代码:
1. 调入并显示原始图像:
```python
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)
# 等待显示窗口被关闭
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`image.jpg`是您要调入的原始图像文件名。
2. 利用blur命令对图像进行均值滤波:
```python
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 对图像进行均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5, 5))
# 显示均值滤波后的图像
cv2.imshow('Blurred Image', blur_img)
# 等待显示窗口被关闭
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`(5, 5)`是均值滤波的核大小,可以根据需要进行调整。
希望以上代码能够回答您的问题。
1)调入并显示原始图像;2)利用blur命令对图像进行均值滤波;3)利用GaussianBlur命令对噪声程度图像进行高斯滤波;4)创建窗口;4)显示图像。
以下是Python代码实现:
```python
import cv2
# 调入并显示原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('Original Image', img)
# 利用blur命令对图像进行均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5, 5))
cv2.imshow('Blurred Image', blur_img)
# 利用GaussianBlur命令对噪声程度图像进行高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Gaussian Blurred Image', gaussian_img)
# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.imread()`函数用于调入图像,`cv2.imshow()`函数用于显示图像,`cv2.blur()`函数用于进行均值滤波,`cv2.GaussianBlur()`函数用于进行高斯滤波,`cv2.namedWindow()`函数用于创建窗口。`cv2.waitKey(0)`函数用于等待用户按下任意键,`cv2.destroyAllWindows()`函数用于关闭所有窗口。