opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。 python +opencv讲解 均值滤波 含义 如图：如果我们想对红色点进行处理，则它新值等于周围N乘N个像素点的平均（包括自身） 用表达式表达： 扩展到对整个图像进行均