在圖像處理中，經常需要對圖像進行平滑、銳化、邊界增強等濾波處理。在使用PIL圖像處理庫時，我們通過Image類中的成員函數filter()來調用濾波函數對圖像進行濾波，而濾波函數則通過ImageFilter類來定義的。

下面先直接看一個樣例：

#-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image from PIL import ImageFilterdef image_filters_test():im = Image.open("lenna.jpg")#預定義的圖像增強濾波器im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)im_contour = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)im_min = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))im.show()im_blur.show()im_contour.show()im_min.show()return

ImageFilter類中預定義了如下濾波方法：

? BLUR：模糊濾波

? CONTOUR：輪廓濾波

? DETAIL：細節濾波

? EDGE_ENHANCE：邊界增強濾波

? EDGE_ENHANCE_MORE：邊界增強濾波（程度更深）

? EMBOSS：浮雕濾波

? FIND_EDGES：尋找邊界濾波

? SMOOTH：平滑濾波

? SMOOTH_MORE：平滑濾波（程度更深）

? SHARPEN：銳化濾波

??GaussianBlur(radius=2)：高斯模糊

>radius指定平滑半徑。

??UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)：反銳化掩碼濾波

>radius指定模糊半徑；

>percent指定反銳化強度（百分比）;

>threshold控制被銳化的最小亮度變化。

??Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)：核濾波

當前版本只支持核大小為3x3和5x5的核大小，且圖像格式為“L”和“RGB”的圖像。

>size指定核大小（width, height）；

>kernel指定核權值的序列；

>scale指定縮放因子；

>offset指定偏移量，如果使用，則將該值加到縮放后的結果上。

??RankFilter(size, rank)：排序濾波

>size指定濾波核的大小；

>rank指定選取排在第rank位的像素，若大小為0，則為最小值濾波；若大小為size * size / 2則為中值濾波；若大小為size * size - 1則為最大值濾波。

??MedianFilter(size=3)：中值濾波

>size指定核的大小

??MinFilter(size=3)：最小值濾波器

>size指定核的大小

??MaxFilter(size=3)：最大值濾波器

>size指定核的大小

??ModeFilter(size=3)：波形濾波器

選取核內出現頻次最高的像素值作為該點像素值，僅出現一次或兩次的像素將被忽略，若沒有像素出現兩次以上，則保留原像素值。

>size指定核的大小

上例的濾波處理結果如下：

2017.05.08

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【python图像处理】图像的滤波（ImageFilter类详解）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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