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python+opencv圖像處理（二十一）

2021.04.06

上篇介紹了用opencv中的函數(shù)blur()實(shí)現(xiàn)鄰域平均，除了用此函數(shù)外，還有其他可實(shí)現(xiàn)均值濾波的方法，如下。

（1）根據(jù)數(shù)學(xué)公式，實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn)的運(yùn)算以實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域平均。

（2）用opencv帶的2D濾波器filter2D()可以實(shí)現(xiàn)濾波。此函數(shù)在濾波中會經(jīng)常用到。

我把幾種的代碼放在一起，截圖如下，代碼中的紅色注釋說明了使用的是哪種方法。

其運(yùn)行結(jié)果截圖如下：

上圖中，第1張是原圖，后三張都是均值濾波后的圖。從圖可以看出，不管用哪一種代碼，實(shí)現(xiàn)的結(jié)果都是一模一樣的。

對于均值濾波，主要是用于去噪，但是在去噪的過程中可能會產(chǎn)生模糊，如上圖所示，當(dāng)選用的模板越大時(shí)，圖像可能越模糊。

以下圖像分別是模板選擇為（5，5）和（10，10）時(shí)的圖像，可以看到圖像噪聲消除明顯，但圖像也越模糊。

模板的大小也不一定非要是3*3這類的，也可以是2*10，5*2這樣不規(guī)則的，如果這樣做的話主要就是模糊圖像了，一種是水平模糊，一種是垂直模糊，如下圖所示：

上圖分別是（1，10）和（10，1）時(shí)的運(yùn)行結(jié)果。

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