opencv+python实现均值滤波 - CSDN文库

1星 3 浏览量更新于2023-03-16 评论 1 收藏 174KB PDF 举报

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opencv+python实现均值滤波实现均值滤波

主要为大家详细介绍了opencv+python实现均值滤波，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感

兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码，供大家参考，具体内容如下

原理原理

均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法，当滤波核的大小是3×3 3 imes

33×3时，则取其自身和周围8个像素值的均值来代替当前像素值。

均值滤波也可以看成滤波核的值均为 1 的滤波。

优点：算法简单，计算速度快；

缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。

代码代码

import cv2 as cv

import numpy as np

import math

import copy

def spilt( a ):

if a/2 == 0:

x1 = x2 = a/2

else:

x1 = math.floor( a/2 )

x2 = a - x1

return -x1,x2

def original (i, j, k,a, b,img):

x1, x2 = spilt(a)

y1, y2 = spilt(b)

temp = np.zeros(a * b)

count = 0

for m in range(x1, x2):

for n in range(y1, y2):

if i + m < 0 or i + m > img.shape[0] - 1 or j + n < 0 or j + n > img.shape[1] - 1:

temp[count] = img[i, j, k]

else:

temp[count] = img[i + m, j + n, k]

count += 1

return temp

def average_function(a , b ,img):

img0 = copy.copy(img)

for i in range (0 , img.shape[0] ):

for j in range (2 ,img.shape[1] ):

for k in range (img.shape[2]):

temp = original(i, j, k, a, b, img0)

img[i,j,k] = int ( np.mean(temp))

return img

def main():

img0 = cv.imread(r"noise.jpg")

ave_img = average_function( 3 , 3, copy.copy(img0) ) #（3，3）滤波器大小

cv.imshow("ave_img",ave_img)

cv.imshow("original",img0)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":

main()

样例样例

原图：

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评论1

凡间贼饮三瓶醋

2021-09-16

完全搬的别人的内容，连别人的水印都不去，真牛啊

weixin_38667207

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