图像平滑处理

引入对应的模块

import cv2

import numpy as np

读取图片

img = cv2.imread('images/NOISYCAT.png')

定义图像显示函数

def cv_show(name, img):

cv2.imshow(name, img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

显示原图

cv_show('noisycat',img)

一、 均值滤波

简单平均卷积操作 一般卷积核取的是奇数

blur = cv2.blur (img,(3,3))

cv_show('均值滤波', blur)

二、方框滤波
**# 基本与均值滤波一致，可以选择归一化，在python中，

ddepth=参数-1的意思是，图片的颜色通道与规定的一致**

box1 = cv2.boxFilter( img, -1, (3,3),normalize=True )

cv_show('boxFliter',box1)

# 使用方框滤波容易出现越界情况，大于255

box2 = cv2.boxFilte r(img, -1, (3,3),normalize=False)

cv_show('boxF',box2)

三、高斯滤波

aussian = cv2.GaussianBlu r(img, (5,5),1)

cv_show('高斯',aussian)

四、中值滤波

median = cv2.medianBlur (img, 5)

cv_show('median',median)

五、 展示所有的

res = np.hstack ((blur,aussian,median))

print(res)

cv_show('median vs average',res)

六、显示结果：