opencv学习笔记(四)--图像平滑处理
图像平滑处理的几种常用方法:
- 均值滤波
- 归一化滤波
- 高斯模糊
- 中值滤波
平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声:
不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用。
其实最重要的是对图像卷积的核的理解,核太大图像会失真,具体关于核的讲解点击传送门
图像噪声:引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。
废话不多说,直接上代码:
#均值滤波 //像素点等于周围N*N像素的平均值
img = cv.imread("E:/pictures/lenanoise.jpg")
blur = cv.blur(img,(7,7)) #res = cv.blur(src,核大小)
cv.imshow("orginal",img)
cv.imshow("blur",blur)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
(这是原图)
borderType:Int类型,用于推断图像外部像素的某种边界模式,有默认值BORDER_DEFAULT.
方框滤波(归一化滤波):
#方框滤波 归一化处理
img = cv.imread("E:/pictures/lenanoise.jpg")
boxFiter = cv.boxFilter(img,-1,(5,5))
boxFiter2 = cv.boxFilter(img,-1,(5,5),normalize=False) #res = cv.boxFilter(src,图像深度,核大小,normalize属性)
cv.imshow("orginal",img) #图像深度一般设为-1表示和原图的深度一样
cv.imshow("boxFilter",boxFiter) #normalize->是否进行归一化处理
cv.imshow("boxFilter2",boxFiter2) #normalize属性有两个值TRUE和False,默认为TRUE
cv.waitKey() #(归一化)normalize为TRUE时和均值滤波一样,等于周围N*N个像素的平均值
cv.destroyAllWindows() #normalize为FALSE时,表示周围N*N个像素和,大于255的置为255
高斯模糊:
#高斯滤波 //周围N*N个像素的加权平均值
img = cv.imread("E:/pictures/lenanoise.jpg") #离中心点越近权重越大,越远权重越小
gassblur = cv.GaussianBlur(img,(9,9),0) #dst = cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmax)
cv.imshow("orginal",img) #ksize->核大小(必须为奇数)3=3*3,5=5*5
cv.imshow("GaussianBlur",gassblur) #sigmax ->x方向方差(计算权重) ,一般设为0,由ksize推算,当然是由计算机完成的
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows() 在这种方法中,不使用由相同滤波器系数组成的盒式滤波器,而是使用高斯内核。 它使用函数cv2.GaussianBlur()完成。 我们应该指定内核的宽度和高度
,它应该是正数和奇数。 我们还应该分别指定X和Y方向的标准偏差sigmaX和sigmaY。 如果只指定sigmaX,则sigmaY等于sigmaX。 如果两者均为零,则从
内核大小进行计算。 高斯滤波非常有效地消除图像中的高斯噪声。
中值滤波:
#中值滤波 将n*n个像素排序后取中值作为新的像素值(核必须为奇数)
img = cv.imread("E:/pictures/lenanoise.jpg")
medianblur = cv.medianBlur(img,3) #dst = cv.medianBlur(src,ksize)
cv.imshow("orginal",img) #ksize->核大小,必须为奇数,如3,5,7...代表3*3,5*5....
cv.imshow("GaussianBlur",medianblur)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
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