Python OpenCV 滤波器 使用（八）

一：低通滤波器

     低通滤波器的目标是降低图像的变化率，比如将第一个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。

    OpenCV 使用blur 函数做到：

dst = cv2.blur(image,(5,5));   # dst -- 处理后的图像# image -- 待平滑处理的图像#（5，5） -- 低通滤波器的大小

简单使用示例：

#!/usr/bin/env python  # encoding: utf-8  import cv2  import numpy as np img = cv2.imread("2.jpg", 0)  result = cv2.blur(img, (5,5))    cv2.imshow("Origin", img)  cv2.imshow("Blur", result)    cv2.waitKey(0)  cv2.destroyAllWindows()  

图像效果：

相同滤波效果函数：boxFilter

result1 = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5))  

二：高斯滤波

   与低通滤波器不同，低通滤波器中每个像素的权重是相同的，即滤波器是线性的。而高斯滤波器中像素的权重与其距中心像素的距离成比例。

   在一些需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视，可以通过分配权重来重新计算这些周围点值。这可通过高斯函数（钟形函数，即喇叭形数）

   的权重方案来解决。

   cv::GaussianBlur

result = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.5)  

三：中值滤波器

   中值滤波器是非线性滤波器，它对消除椒盐现象特别有用，

   

result = cv2.medianBlur(image,5)  

image -- 原图像

5  -- 孔径尺寸，一个大于1的奇数。5 中值滤波器会使用 5 x 5 的范围来计算。即对像素的中心值及其 5 x 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。

  如果在某个像素周围有白色或黑色的像素，这些白色或黑色的像素不会选择作为中值（最大或最小值不用），而是被替换为邻域值，示例如下：

#!/usr/bin/env python  # encoding: utf-8  import cv2  import numpy as np def salt(img, n):        for k in range(n):            i = int(np.random.random() * img.shape[1]);            j = int(np.random.random() * img.shape[0]);            if img.ndim == 2:                 img[j,i] = 255            elif img.ndim == 3:                 img[j,i,0]= 255                img[j,i,1]= 255                img[j,i,2]= 255        return img     img = cv2.imread("2.jpg", 0)  result = salt(img, 500)  median = cv2.medianBlur(result, 5)      cv2.imshow("Salt", result)  cv2.imshow("Median", median)    cv2.waitKey(0)  

效果图：

  中值滤波不会处理最大和最小值，所以就不会受到噪声的影响。相反如果直接采用 blur（低通滤波器）进行均值滤波，

则不会区分这些噪声点，滤波后的图像会受到噪声的影响。

   中值滤波器的在处理边缘也有优势。但中值滤波器会清除某些区域的纹理（如背景中的树）

参考和转载：

http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9155893