经典图像自适应滤波python代码怎么写？

经典图像自适应滤波算法是基于局部统计信息的一种滤波方法，其主要思想是根据每个像素周围邻域像素的均值和方差来进行滤波。在Python中，可以使用OpenCV库来实现经典图像自适应滤波。以下是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 经典图像自适应滤波
result = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.adaptiveThreshold()`函数实现了经典图像自适应滤波，其参数含义如下：

- `gray`：输入灰度图像
- `255`：输出图像的最大值
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`：采用局部像素均值来计算阈值
- `cv2.THRESH_BINARY`：二值化模式
- `11`：邻域大小
- `2`：阈值减小的常数

通过调整邻域大小和阈值减小的常数等参数，可以得到不同的滤波效果。

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自适应中值滤波python代码

以下是自适应中值滤波的Python代码：

import numpy as np
from skimage.morphology import square
from skimage.filters import median

def adaptive_median_filter(img, max_window_size):
    img_out = np.zeros_like(img)
    img_pad = np.pad(img, max_window_size, mode='symmetric')
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            window_size = 3
            while window_size <= max_window_size:
                window = img_pad[i:i+window_size, j:j+window_size]
                median_val = np.median(window)
                min_val = np.min(window)
                max_val = np.max(window)
                if min_val < median_val < max_val:
                    img_out[i, j] = median_val
                    break
                else:
                    window_size += 2
                    if window_size > max_window_size:
                        img_out[i, j] = median(img_pad[i:i+3, j:j+3], selem=square(3))
                        break
    return img_out

其中，`adaptive_median_filter`函数接受两个参数：`img`表示输入的图像，`max_window_size`表示最大的窗口大小。该函数返回经过自适应中值滤波后的图像。

自适应高斯滤波python代码

以下是一个简单的自适应高斯滤波的Python代码：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_gaussian_filter(image, kernel_size=5, sigma=5, threshold=0.03):
    """
    自适应高斯滤波函数
    :param image: 待处理的图像，要求为灰度图像
    :param kernel_size: 高斯核的尺寸
    :param sigma: 高斯核的标准差
    :param threshold: 阈值，决定了是否进行滤波操作
    :return: 滤波后的图像
    """
    # 1. 计算图像的梯度幅值
    grad_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    grad_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    grad_mag = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2)

    # 2. 计算像素点的局部方差
    var = cv2.GaussianBlur(grad_mag ** 2, (kernel_size, kernel_size), sigma)
    var = var - cv2.blur(grad_mag, (kernel_size, kernel_size))

    # 3. 计算自适应系数
    coef = np.exp(-np.abs(var) / (2 * (threshold ** 2)))

    # 4. 进行滤波操作
    filtered_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)
    filtered_image = filtered_image + coef * (image - filtered_image)

    return filtered_image

该函数接受一个灰度图像，然后计算图像的梯度幅值，并计算每个像素点的局部方差。接着，它根据局部方差计算自适应系数，然后使用自适应系数对图像进行滤波操作。最后，返回滤波后的图像。