OpenCv-Python 图像滤波

 均值滤波

均值滤波函数cv2.blur()

import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
blur = cv2.blur(img,(5,5))
cv2.imshow("blur",blur)
cv2.waitKey()

中值滤波

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的全部像素点灰度值的中值，对脉冲噪声和椒盐噪声滤除做用明显。中值滤波函数 cv2.medianBlur()

import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
median= cv2.medianBlur(img,5)
cv2.imshow("median",median)
cv2.waitKey()

高斯滤波

高斯滤波函数cv2.GaussianBlur()。GaussianBlur的第三个参数sigmaX能够影响模糊效果。
sigmaX小，表如今高斯曲线上就是曲线越高越尖，表如今滤波效果上就是模糊程度小；
sigmaX大，表如今高斯曲线上就是曲线越矮越平缓，表如今滤波效果上就是模糊程度大；

import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
gauss = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1)
cv2.imshow("blur",gauss)
cv2.waitKey()

双边滤波

双边滤波能够在保证边界清晰的状况下有效的去掉噪声，既考虑了图像的空间位置关系，也考虑了图像的灰度变化关系。OpenCV在Python中双边滤波函数是cv2.bilateralFilter()。

bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace）函数有四个参数须要，d是领域的直径，sigmaColor和sigmaSpace是灰度值类似性高斯函数标准差和空间高斯函数标准差。

import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
shuangBian = cv2.bilateralFilter(img,7,50,50)
cv2.imshow("shuangBian",shuangBian)
cv2.waitKey()