Python3与OpenCV3.3 图像
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一、模糊方式以及每种方式的使用场景
模糊操作方式:
- 均值模糊:一般用来处理图像的随机噪声
- 中值模糊:一般用来处理图像的椒盐噪声
- 自定义模糊:对图像进行锐化之类的操作
二、模糊基本原理
基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象
三、代码示例
import cv2 as cv
import numpy as np
def blur(image):
"""
均值模糊
"""
#参数(5,5):表示高斯矩阵的长与宽都是5
dst=cv.blur(image,(5,5))
#图二为均值模糊图
cv.imshow("blur",dst)
def median(image):
"""
中值模糊
"""
#第二个参数是孔径的尺寸,一个大于1的奇数。
# 比如这里是5,中值滤波器就会使用5×5的范围来计算。
# 即对像素的中心值及其5×5邻域组成了一个数值集,对其进行处理计算,当前像素被其中值替换掉。
#参考自:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9155893
dst = cv.medianBlur(image, 5)
#图三为中值模糊
cv.imshow("median", dst)
def custom(image):
"""
自定义模糊
"""
#定义一个5*5的卷积核
kernel=np.ones([5,5],np.float32)/25
dst = cv.filter2D(image,-1,kernel=kernel)
#图四为效果图
cv.imshow("custom", dst)
#读入图片文件
class="lazy" data-src=cv.imread('textImg.jpg')
#图一为原图
cv.imshow('image 1',class="lazy" data-src)
blur(class="lazy" data-src)
median(class="lazy" data-src)
custom(class="lazy" data-src)
#等待用户操作
cv.waitKey(0)
#释放所有窗口
cv.destroyAllWindows()
图一
图二
图三
图四
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