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小編給大家分享一下opencv圖像濾波的作用是什么，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

為什么要使用濾波

消除圖像中的噪聲成分叫作圖像的平滑化或?yàn)V波操作。信號(hào)或圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻段是很常見(jiàn)的，而在較高頻段，感興趣的信息經(jīng)常被噪聲淹沒(méi)。因此一個(gè)能降低高頻成分幅度的濾波器就能夠減弱噪聲的影響。
如下圖，左圖帶有椒鹽噪聲，右圖為使用中值濾波處理后的圖片。

圖像濾波的目的有兩個(gè):一是抽出對(duì)象的特征作為圖像識(shí)別的特征模式;另一個(gè)是為適應(yīng)圖像處理的要求，消除圖像數(shù)字化時(shí)所混入的噪聲。

python +opencv講解

均值濾波

含義
如圖：如果我們想對(duì)紅色點(diǎn)進(jìn)行處理，則它新值等于周圍N乘N個(gè)像素點(diǎn)的平均（包括自身）

用表達(dá)式表達(dá)：

擴(kuò)展到對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行均值濾波

實(shí)現(xiàn)方法：
處理結(jié)果=cv2.blur(原始圖像,核大小)

核大?。阂裕▽挾?，高度）的元祖
效果：使圖像變模糊啦。能處理被椒鹽攻擊過(guò)的照片。

import cv2
a=cv2.imread('lenacolor.png')#
b=cv2.blur(a,(8,8))
cv2.imshow('original',a)
cv2.imshow('result',b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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