opencv图像滤波的作用是什么-创新互联
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为什么要使用滤波
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。
如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后的图片。
图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。
python +opencv讲解
均值滤波
含义
如图:如果我们想对红色点进行处理,则它新值等于周围N乘N个像素点的平均(包括自身)
用表达式表达:
扩展到对整个图像进行均值滤波
实现方法:
处理结果=cv2.blur(原始图像,核大小)
核大小:以(宽度,高度)的元祖
效果:使图像变模糊啦。能处理被椒盐攻击过的照片。
import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png')# b=cv2.blur(a,(8,8)) cv2.imshow('original',a) cv2.imshow('result',b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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