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均值濾波：典型的線(xiàn)性濾波算法，它是指在圖像上對(duì)目標(biāo)像素給一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)呐R近像素（以目標(biāo)像素為中心的周?chē)?個(gè)像素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)像素本身），再用模板中的全體像素的平均值來(lái)代替原來(lái)像素值。

import cv2
import numpy as np


def blur_demo(image):            
	"""
	均值模糊 : 去隨機(jī)噪聲有很好的去噪效果
	（1, 15）是垂直方向模糊，（15， 1）是水平方向模糊
	"""
    dst = cv2.blur(image, (1, 15))    
    cv2.imshow("avg_blur_demo", dst)

def median_blur_demo(image):    # 中值模糊  對(duì)椒鹽噪聲有很好的去燥效果
    dst = cv2.medianBlur(image, 5)
    cv2.imshow("median_blur_demo", dst)

def custom_blur_demo(image):
	"""
	用戶(hù)自定義模糊
	下面除以25是防止數(shù)值溢出
	"""
    kernel = np.ones([5, 5], np.float32)/25   
    dst = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
    cv2.imshow("custom_blur_demo", dst)

src = cv2.imread("./fapiao.png")
img = cv2.resize(src,None,fx=0.8,fy=0.8,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('input_image', img)

blur_demo(img)
median_blur_demo(img)
custom_blur_demo(img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.blur(img, (1, 15))  進(jìn)行均值濾波

參數(shù)說(shuō)明：img表示輸入的圖片， (3, 3) 表示進(jìn)行均值濾波的方框大小

網(wǎng)頁(yè)題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何實(shí)現(xiàn)均值濾波？
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.5511xx.com/article/djespjg.html