方框?yàn)V波代碼解析pycharm

方框?yàn)V波代碼解析pycharm1.圖像平滑2.均值濾波3.方框?yàn)V波4.高斯濾波5.中值濾波PS：本文介紹圖像平滑，想讓大家先看看圖像處理的效果，后面還會(huì)補(bǔ)充一些基礎(chǔ)知識(shí)供大家學(xué)習(xí)。文章參考自己的博客及網(wǎng)易云課堂李大洋老師的講解，強(qiáng)烈推薦大家學(xué)習(xí)。圖像平滑1.圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像進(jìn)行處理，使其比原始圖像更適合于特定的應(yīng)用，它需要與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合。對(duì)于圖像的某些特征如邊緣、輪廓、對(duì)比度等，圖像增強(qiáng)是進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或銳化，以便于顯示、觀察或進(jìn)一步分析與處理。圖像增強(qiáng)的方法是因應(yīng)用不同而不同的，研究?jī)?nèi)容包括：(參考課件和左飛的《數(shù)字圖像處理》)2.圖像平滑圖像平滑是一種區(qū)域增強(qiáng)的算法，平滑算法有鄰域平均法、中指濾波、邊界保持類濾波等。在圖像產(chǎn)生、傳輸和復(fù)制過(guò)程中，常常會(huì)因?yàn)槎喾矫嬖蚨辉肼暩蓴_或出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失，降低了圖像的質(zhì)量（某一像素，如果它與周圍像素點(diǎn)相比有明顯的不同，則該點(diǎn)被噪聲所感染）。這就需要對(duì)圖像進(jìn)行一定的增強(qiáng)處理以減小這些缺陷帶來(lái)的影響。簡(jiǎn)單平滑-鄰域平均法3.鄰域平均法圖像簡(jiǎn)單平滑是指通過(guò)鄰域簡(jiǎn)單平均對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理的方法，用這種方法在一定程度上消除原始圖像中的噪聲、降低原始圖像對(duì)比度的作用。它利用卷積運(yùn)算對(duì)圖像鄰域的像素灰度進(jìn)行平均，從而達(dá)到減小圖像中噪聲影響、降低圖像對(duì)比度的目的。但鄰域平均值主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像變得模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處，而且鄰域越大，在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越嚴(yán)重。首先給出為圖像增加噪聲的代碼。-coding:utf-8-X-importcv2importnumpyasnp#讀取圖片img=cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)rows,cols,chn=img.shape加噪聲foriinrange(5000):x=np.random.randint(0,rows)y=np.random.randint(0,cols)img[x,y,:]=255cv2.imshow("noise",img)等待顯示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()輸出結(jié)果如下所示：均值濾波1.原理均值濾波是指任意一點(diǎn)的像素值，都是周圍NXM個(gè)像素值的均值。例如下圖中，紅色點(diǎn)的像素值為藍(lán)色背景區(qū)域像素值之和除25。其中紅色區(qū)域的像素值均值濾波處理過(guò)程為：((197+25+106+156+159)+(149+40+107+5+71)+(163+198+XX226XX+223+156)+(222+37+68+193+157)+(42