上一篇文章：OpenCV计算机视觉 02 图片修改 图像运算 边缘填充 阈值处理
添加椒盐噪声
python
def add_peppersalt_noise(image, n=10000):
result = image.copy()
h, w = image.shape[:2] # 获取图片的高和宽
for i in range(n): # 生成n个椒盐噪声
x = np.random.randint(1, h)
y= np.random.randint(1, w)
if np.random.randint(0, 2) == 0:
result[x, y] = 0
else:
result[x,y] = 255
return result
image = cv2.imread('tu.png')
cv2.imshow('original',image)
cv2.waitKey(0)
noise = add_peppersalt_noise(image)
cv2.imwrite(r'noise.png',noise)#保存一下，等会我们做平滑操作
cv2.imshow('noise',noise)
cv2.waitKey(0)
图像平滑常见处理方式
图像平滑（smoothing）也称为"模糊处理"（bluring）， 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。图像平滑处理可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声。但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是很重要的。下面是常用的一些滤波器
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均值滤波（邻域平均滤波）--> blur函数
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方框滤波--> boxFilter函数
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高斯滤波-->GaussianBlur函数
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中值滤波-->medianBlur函数
均值滤波 (blur)
是指用当前像素点周围 n*n 个像素值的均值来代替当前像素值。边界点的处理可以扩展当前图像的周围像素点padding.
blur函数
python
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dst=cv2.blur(src,ksize,anchor,borderType)
dst是返回值
src是需要处理的图像
kszie是滤波核(卷积核)的大小
anchor是锚点，默认值是（-1，-1）一般无需更改
borderType是边界样式，一般无需更改
一般情况下，使用dst=cv2.blur(src,ksize)即可
'''
python
blur_1 = cv2.blur(noise,(3,3)) #卷积核为3，3 效果一般，清晰度一般
cv2.imshow('blur_1',blur_1)
cv2.waitKey(0)
blur_2 = cv2.blur(noise,(5,5))#卷积核为5，5 效果好但模糊
cv2.imshow('blur_2',blur_2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
尽量选奇数不选偶数
均值噪声对于椒盐噪声处理不咋地
方框滤波 (boxFilter)
方框滤波是指用当前像素点周围nxn个像素值的和来代替当前像素值。
python
'''
dst=cv2.boxFilter（src,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType）式中：
● dst是返回值，表示进行方框滤波后得到的处理结果。
● src 是需要处理的图像，即原始图像。
● ddepth是处理结果图像的图像深度，一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。
● ksize 是滤波核的大小。滤波核大小是指在滤波处理过程中所选择的邻域图像的高 度和宽度。
● anchor 是锚点，（指对应哪个区域）
● normalize 表示在滤波时是否进行归一化。
1.当值为True时，归一化，用邻域像素值的和除以面积。 此时方框滤波与 均值滤波 效果相同。
2.当值为False时，不归一化，直接使用邻域像素值的和。和>255时使用255
'''
python
boxFilter_1 = cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize = True)
cv2.imshow('boxFilter_1',boxFilter_1)
cv2.waitKey(0)
boxFilter_2 = cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize = False)
cv2.imshow('boxFilter_2',boxFilter_2)
cv2.waitKey(0)
高斯滤波(GaussianBlur)
对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
python
'''
cv2.GaussianBlur(src, ksize[, sigmaX[, sigmaY[, dst]]])高斯滤波
参数说明：
src:输入图像，通常是一个NumPy数组。
ksize:滤波器的大小，它是一个元组，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，(5, 5)表示一个5x5的滤波器。
sigmaX和sigmaY:分别表示在X轴和Y轴方向上的标准差。这些值与滤波器大小相同。默认情况下，它们都等于0,这意味着没有高斯模糊。
dst:输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。
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python
GaussianB = cv2.GaussianBlur(noise,(3,3),1) #标准差为1，标准正太分布。
cv2.imshow('GaussianBlur_k=3_s=1',GaussianB)
cv2.waitKey(0)
GaussianB = cv2.GaussianBlur(noise,(3,3),2) #标准差为1，标准正太分布。
cv2.imshow('GaussianBlur_k=3_s=2',GaussianB)
cv2.waitKey(0)
GaussianB = cv2.GaussianBlur(noise,(5,5),1) #标准差为1，标准正太分布。
cv2.imshow('GaussianBlur_k=5_s=1',GaussianB)
cv2.waitKey(0)
中值滤波(medianBlur)
会取当前像素点及其周围临近像素点（一共有奇数个像素点）的像素值，将这些像素值从小到大排序，然后将位于中间位置的像素值作为当前像素点的像素值。
medianBlur函数：
python
'''
cv2.medianBlur(src, ksize[, dst])中值滤波
参数说明：
src:输入图像。
ksize:滤波器的大小，它是一个整数，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，5表示一个5x5的滤波器。
dst:输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。
'''
python
medianB = cv2.medianBlur(noise,3)
cv2.imshow('medianBlur_k=3',medianB)
cv2.waitKey(0)
medianB = cv2.medianBlur(noise,5)
cv2.imshow('medianBlur_k=5',medianB)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
综合来看，中值滤波处理椒盐噪声效果最好！