本文實例為大家分享了opencv+python實現均值濾波的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

原理

均值濾波其實就是對目標像素及周邊像素取平均值后再填回目標像素來實現濾波目的的方法，當濾波核的大小是3×3 3\times 33×3時，則取其自身和周圍8個像素值的均值來代替當前像素值。

均值濾波也可以看成濾波核的值均為 1 的濾波。

優點：算法簡單，計算速度快；

缺點：降低噪聲的同時使圖像產生模糊，特別是景物的邊緣和細節部分。

代碼

import cv2 as cv

import numpy as np

import math

import copy

def spilt( a ):

if a/2 == 0:

x1 = x2 = a/2

else:

x1 = math.floor( a/2 )

x2 = a - x1

return -x1,x2

def original (i, j, k,a, b,img):

x1, x2 = spilt(a)

y1, y2 = spilt(b)

temp = np.zeros(a * b)

count = 0

for m in range(x1, x2):

for n in range(y1, y2):

if i + m < 0 or i + m > img.shape[0] - 1 or j + n < 0 or j + n > img.shape[1] - 1:

temp[count] = img[i, j, k]

else:

temp[count] = img[i + m, j + n, k]

count += 1

return temp

def average_function(a , b ,img):

img0 = copy.copy(img)

for i in range (0 , img.shape[0] ):

for j in range (2 ,img.shape[1] ):

for k in range (img.shape[2]):

temp = original(i, j, k, a, b, img0)

img[i,j,k] = int ( np.mean(temp))

return img

def main():

img0 = cv.imread(r"noise.jpg")

ave_img = average_function( 3 , 3, copy.copy(img0) ) #（3，3）濾波器大小

cv.imshow("ave_img",ave_img)

cv.imshow("original",img0)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":

main()

樣例

原圖：

濾波核為3×3 3\times 33×3的均值濾波后：

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python均值滤波_opencv+python实现均值滤波的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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