滤波器opencv

在OpenCV中,滤波器用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。以下是一些常用的滤波器及其在OpenCV中的Python代码示例:

  1. 均值滤波器(平滑图像):

    import cv2
    import numpy as np

    读取图像

    image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

    应用均值滤波器

    blurred_image = cv2.blur(image, (5, 5)) # 使用5x5的核进行滤波

    显示结果

    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

  2. 高斯滤波器(平滑图像,减少噪声):

    import cv2
    import numpy as np

    读取图像

    image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

    应用高斯滤波器

    gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 使用5x5的核,标准差为0

    显示结果

    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Gaussian Blurred Image', gaussian_blur)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

  3. 中值滤波器(去除椒盐噪声):

    import cv2
    import numpy as np

    读取图像

    image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

    应用中值滤波器

    median_blur = cv2.medianBlur(image, 5) # 使用5x5的核

    显示结果

    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Median Blurred Image', median_blur)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

  4. 双边滤波器(边缘保存平滑):

    import cv2
    import numpy as np

    读取图像

    image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

    应用双边滤波器

    bilateral_filter = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75) # 直径9,颜色空间标准差75,坐标空间标准差75

    显示结果

    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Bilateral Filter Image', bilateral_filter)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

  5. Sobel边缘检测滤波器:

    import cv2
    import numpy as np

    读取图像

    image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    应用Sobel滤波器

    sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) # 水平方向
    sobel_y = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5) # 垂直方向

    显示结果

    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Sobel X', sobel_x)
    cv2.imshow('Sobel Y', sobel_y)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

'path_to_your_image.jpg' 替换为您要处理的图像的实际路径。

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