blur_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) blur_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) blur_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) blur_median = cv2.medianBlur(img, 5) cv2.imshow('Mean Filter', blur_mean) cv2.imshow('Box Filter', blur_box) cv2.imshow('Gaussian Filter', blur_gaussian) cv2.imshow('Median Filter', blur_median) cv2.waitKey(0)

时间: 2024-02-16 19:01:39 浏览: 175
这是一段使用OpenCV库对图片进行平滑处理的Python代码。具体来说，它通过cv2.imread()函数读取了一张图片，然后分别使用cv2.blur()函数、cv2.boxFilter()函数、cv2.GaussianBlur()函数和cv2.medianBlur()函数对图片进行了平滑处理，生成了四个处理后的图片。这四个函数分别代表了均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波四种平滑处理方法。最后，使用cv2.imshow()函数将这四张处理后的图片显示出来，通过cv2.waitKey(0)函数等待用户输入后关闭窗口。
相关问题

opencv python 图像处理 使用高斯滤波+cv2.adaptiveThreshold+canny算法 进行轮廓提取得到contours 在contours提取出面积不小于一定阈值threshold_area且两边接近平行于x轴、两边接近平行于y轴的矩形轮廓contour_rec 同时进行霍夫变化cv2.HoughLinesP得到直线lines 遍历lines 得到x1, y1, x2, y2 ，然后计算直线的斜率：slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 防止分母为0 通过直线的斜率筛选出相对水平与相对垂直的线：if slope > 5.5 or slope<0.17: # 如果斜率大于5.5，则认为是垂直线段 用筛选出相对水平与相对垂直的线去与对比矩形轮廓 若直线大部分与轮廓贴合 则画出该轮廓 能帮我用代码示例嘛

当然可以，以下是代码示例： ``` import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 自适应阈值化 th = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(th, 30, 150) # 轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 过滤面积小于阈值的轮廓 if area < threshold_area: continue # 计算轮廓外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算外接矩形的长宽 width = rect[1][0] height = rect[1][1] # 过滤长宽比例不合适的矩形 if width / height > 5 or height / width > 5: continue # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10) # 遍历直线 for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] # 计算直线斜率 slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 过滤斜率不合适的直线 if slope > 5.5 or slope < 0.17: continue # 判断直线是否与矩形贴合 if abs(y2 - y1) > abs(x2 - x1): # 直线接近水平，判断是否与矩形上下两条边贴合 if abs(y1 - box[0][1]) < 10 or abs(y1 - box[1][1]) < 10: # 绘制矩形 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) break else: # 直线接近垂直，判断是否与矩形左右两条边贴合 if abs(x1 - box[0][0]) < 10 or abs(x1 - box[1][0]) < 10: # 绘制矩形 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) break # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码中需要自己定义阈值`threshold_area`，表示过滤掉面积小于该值的轮廓。

帮我解释下面的代码import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif') img_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) img_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) img_median = cv2.medianBlur(img, 5) img_gussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) cv2.imshow('gs',img_gaussin) cv2.imshow('jz',img_mean) cv2.imshow('fk',img_box) cv2.imshow('zz',img_median) cv2.waitKey(0)

这段代码使用了OpenCV库对一张名为1.jfif的图像进行了四种不同类型的滤波处理，并将处理后的图像显示在窗口中。具体来说，它首先使用cv2.imread函数读取了这张图像，并将其存储为一个numpy数组img。然后，它分别使用cv2.blur、cv2.boxFilter、cv2.medianBlur和cv2.GaussianBlur四个函数对img进行了不同类型的滤波处理，生成了四个新的图像img_mean、img_box、img_median和img_gaussian。这四个函数分别对应了均值滤波、方框滤波、中值滤波和高斯滤波四种不同类型的滤波器。 最后，它使用cv2.imshow函数将这四张图像显示在不同的窗口中，并使用cv2.waitKey函数等待用户按下一个按键才关闭窗口。
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

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import cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print("无法打开摄像头") exit() def process_frame(frame): """ 主处理函数： 输入一帧画面 -> 输出带标注的画面 """ # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊降噪 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 0) # 边缘检测(Canny Edge Detection) edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=50, threshold2=150) # 寻找所有轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) boxes = [] for contour in contours: # 过滤小尺寸噪声 if cv2.contourArea(contour) < 100: continue # 最小面积矩形拟合 rect = cv2.minAreaRect(contour) # 获取四个角点 box = np.intp(cv2.boxPoints(rect)) boxes.append(box) return frame, boxes # 平滑缓冲区设定 last_boxes = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break original_frame = frame.copy() # 保留原图用于显示 processed_frame, detected_boxes = process_frame(original_frame) # 如果有新盒子，则更新缓冲区 if len(detected_boxes) > 0 and last_boxes is not None: # 检测是否变化过大，若未变则沿用之前的结果避免频繁闪烁 diff = abs(len(last_boxes) - len(detected_boxes)) <= 1 if diff: detected_boxes = last_boxes # 更新缓存 last_boxes = detected_boxes # 绘制结果 for i, box in enumerate(detected_boxes): color = (np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)) cv2.drawContours(processed_frame, [box], -1, color, thickness=2) x_avg = int(np.mean([point[0] for point in box])) y_avg = int(np.mean([point[1] for point in box])) cv2.putText(processed_frame, f"Box-{i+1}", (x_avg, y_avg), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2) # 展示效果 cv2.imshow("Long Cube Detector", processed_frame) key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): # 按 Q 键退出程序 break # 清理资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()提高识别稳定性

cx_curr, cy_curr = np.mean(curr_box[:, 0]), np.mean(curr_box[:, 1]) for prev_box in previous_boxes: cx_prev, cy_prev = np.mean(prev_box[:, 0]), np.mean(prev_box[:, 1]) distance = ((cx_curr - cx_...

可以仔细讲讲人脸检测线程吗，我这边结果发现检测结果有问题，不同人识别出来都是同一个人，希望找到解决方案： def process_frame(self): if self.detect_queue.empty(): return None # 无数据快速返回 frame, boxes = self.detect_queue.get() for box in boxes: # 人脸区域提取 x1, y1, x2, y2 = map(int, box) face_img = frame[y1:y2, x1:x2] # 预处理 aligned_face = cv2.resize(face_img, (112, 112)) # 标准化尺寸 blob = cv2.dnn.blobFromImage(...) # 归一化+通道转换 # 特征提取 self.recog_model.setInput(blob) feature = self.recog_model.forward().flatten() # 特征比对 max_sim = 0 for emp_id, name, db_feat in self.feature_mgr.get_all_features(): similarity = np.dot(db_feat, feature) # 余弦相似度简化计算 if similarity > max_sim and similarity > CONFIG["match_thresh"]: max_sim = similarity matched_id = emp_id matched_name = name # 考勤记录 if matched_id != -1: self._record_attendance(matched_id) # 绘制界面 draw.rectangle(...) # 绘制边界框 draw.text(...) # 显示识别结果

mean=(127.5, 127.5, 127.5), # 重要！不同模型不同值 swapRB=True ) #### 3. 特征归一化缺失 python feature = self.recog_model.forward().flatten() # 未做归一化 **修正方案**： python ...

王乐予已于 2024-01-06 18:11:11 修改阅读量1w 收藏 265点赞数 33分类专栏： 图像处理 文章标签： 计算机视觉 python opencv 图像处理版权华为开发者空间该内容已被华为云开发者联盟社区收录加入社区图像处理专栏收录该内容30 篇文章订阅专栏✨博客主页：王乐予🎈✨年轻人要：Living for the moment（活在当下）！💪🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录😺一、引言🐶1.1 图像用例🐶1.2 评价指标🐶1.3 定义图像质量评价函数😺二、均值滤波🐶2.1 滤波原理🐶2.2 实验过程🦄2.2.1 程序设计🦄2.2.2 实验结果🦄2.2.3 指标参数😺三、中值滤波🐶3.1 滤波原理🐶3.2 实验过程🦄3.2.1 程序设计🦄3.2.2 实验结果🦄3.2.3 指标参数😺四、方框滤波🐶4.1 滤波原理🐶4.2 实验过程🦄4.2.1 程序设计🦄4.2.2 实验结果🦄4.2.3 指标参数😺五、双边滤波🐶5.1 滤波原理🐶5.2 实验过程🦄5.2.1 程序设计🦄5.2.2 实验结果🦄5.2.3 指标参数😺六、高斯滤波🐶6.1 滤波原理🐶6.2 实验过程🦄6.2.1 程序设计🦄6.2.2 实验结果🦄6.2.3 指标参数😺七、全部代码本节将对经过噪声污染的图像进行去噪，去噪方法包含均值滤波、中值滤波、方框滤波、双边滤波和高斯滤波。😺一、引言🐶1.1 图像用例实验所用的图像为【OpenCV-Python】：对图像添加高斯噪声与椒盐噪声中得到的均值为0，方差为0.01的高斯噪声污染图像和噪声密度为0.05的椒盐噪声污染图像，如图所示：🐶1.2 评价指标为了评判去噪质量的好坏，我们将选取PSNR、SSIM和MSE作为评价指标！评价指标见：【OpenCV-Python】：图像PSNR、SSIM、MSE计算🐶1.3 定义图像质量评价函数def compare(ori, gaussian_denosing, sp_denosing): # ori为原图（未被噪声污染的图），gaussian_denosing为经过高斯噪声污染的图通过去噪算法去噪后的图；sp_denosing为经过椒盐噪声污染的图通过去噪算法去噪后的图 gaussian_psnr = compare_psnr(ori, gaussian_denosing) sp_psnr = compare_psnr(ori, sp_denosing) gaussian_ssim = compare_ssim(ori, gaussian_denosing, multichannel=True) sp_ssim = compare_ssim(ori, sp_denosing, multichannel=True) gaussian_mse = compare_mse(ori, gaussian_denosing) sp_mse = compare_mse(ori, sp_denosing) return gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse12345678910111213😺二、均值滤波🐶2.1 滤波原理均值滤波也称线性滤波，它是指使用一个模板在原图上进行均值计算并替换原图的值。均值滤波器的模板有标准像素平均和加权平均之分，一个3 × 3 3×33×3大小的模板如下图所示：🐶2.2 实验过程使用函数：cv2.blur()🦄2.2.1 程序设计"""均值滤波"""gaussian_blur = cv2.blur(gaussian_img, (3, 3))sp_blur = cv2.blur(sp_img, (3, 3))h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()12345678910🦄2.2.2 实验结果第一幅图为被高斯噪声污染的图像；第二幅图为使用均值滤波对第一幅图去噪后的图像；第三幅图为被椒盐噪声污染的图像；第四幅图为使用均值滤波对第三幅图去噪后的图像。🦄2.2.3 指标参数gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('均值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('均值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))123结果为：均值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：27.51495578617511，SSIM：0.7044879580272968，MSE：115.23509979248047均值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：25.66665449076371，SSIM：0.5821969899711158，MSE：176.3660189310709512从指标结果可以看出，均值滤波对高斯噪声的去除能力更强！😺三、中值滤波🐶3.1 滤波原理中值滤波是把图像中的一点用该点的一个邻域中的各值的中值代替。🐶3.2 实验过程使用函数：cv2.medianBlur()🦄3.2.1 程序设计gaussian_blur = cv2.medianBlur(gaussian_img, (3, 3))sp_blur = cv2.medianBlur(sp_img, (3, 3))h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\median_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()12345678🦄3.2.2 实验结果第一幅图为被高斯噪声污染的图像；第二幅图为使用中值滤波对第一幅图去噪后的图像；第三幅图为被椒盐噪声污染的图像；第四幅图为使用中值滤波对第三幅图去噪后的图像。🦄3.2.3 指标参数gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('中值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('中值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))123结果为：中值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：26.882078435438537，SSIM：0.6406334892144118，MSE：133.31300481160483中值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：28.5392567826037，SSIM：0.7218574470291008，MSE：91.023741404215512从指标结果可以看出，中值滤波对椒盐噪声的去除能力更强！😺四、方框滤波🐶4.1 滤波原理方框滤波又称盒子滤波，方框滤波中可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化，即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值（均值滤波），还是邻域像素值之和。也就是说均值滤波是方框滤波的特殊情况。方框滤波卷积核可以表示为：K = 1 α [ 1 1 1 ⋯ 1 1 1 1 1 ⋯ 1 1 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 1 1 1 ⋯ 1 1 1 1 1 ⋯ 1 1 1 1 1 ⋯ 1 1 ] K=\frac{1}{\alpha }⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢11⋯11111⋯11111⋯111⋯⋯⋯⋯⋯⋯11⋯11111⋯111⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥[111⋯11111⋯11⋯⋯⋯⋯⋯⋯111⋯11111⋯11111⋯11]K= α1​ ​ 11⋯111​ 11⋯111​ 11⋯111​ ⋯⋯⋯⋯⋯⋯​ 11⋯111​ 11⋯111​ ​ 上式的对应关系为：α = { 1 w i d t h × h e i g h t n o r m a l i z e = 1 1 n o r m a l i z e = 0 \alpha =\left\{1width×height1normalize=1normalize=01𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ×ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒=11𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒=0\right.α={ width×height1​ 1​ normalize=1normalize=0​ 🐶4.2 实验过程使用函数：cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize, anchor, normalize, borderType)参数说明：src：输入图像；ddepth：图像深度，-1表示用原图深度；ksize：内核大小；anchor：锚点，默认为（-1，-1），表示当前计算均值的点位于核的中心点位置；normalize：表示是否进行归一化处理，值为1，进行归一化处理；值为0，不进行归一化处理；borderType：表示以何种方式处理边界，默认即可。🦄4.2.1 程序设计"""方框滤波"""gaussian_blur = cv2.boxFilter(gaussian_img, -1, (3, 3), normalize=0)sp_blur = cv2.boxFilter(sp_img, -1, (3, 3), normalize=0)h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\box_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()1234567891011🦄4.2.2 实验结果第一幅图为被高斯噪声污染的图像；第二幅图为使用方框滤波对第一幅图去噪后的图像；第三幅图为被椒盐噪声污染的图像；第四幅图为使用方框滤波对第三幅图去噪后的图像。由图可知，不经过归一化的方框滤波很容易出现大面积的白色。🦄4.2.3 指标参数gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('方框滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('方框滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))123结果为：方框滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：5.251255346836561，SSIM：0.415694536225471，MSE：19406.84003829956方框滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：5.328992238651672，SSIM：0.41684132817868463，MSE：19062.55619684855312😺五、双边滤波🐶5.1 滤波原理双边滤波是一种非线性的滤波方法，其同时考虑空间几何距离与灰度相似性。🐶5.2 实验过程使用函数：cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]])参数说明：src：输入图像；d：滤波期间使用的每个像素邻域的直径，如果其值为非正数，则从sigmaSpace计算；sigmaColor：在颜色空间中过滤sigma，较大的参数意味着像素邻域内较远的颜色将相互影响；sigmaSpace：在几何空间中过滤sigma，较大的参数意味着更远的像素将相互影响；🦄5.2.1 程序设计"""双边滤波"""gaussian_blur = cv2.bilateralFilter(gaussian_img, 25, 100, 100)sp_blur = cv2.bilateralFilter(sp_img, 25, 100, 100)h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\bilateral_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()1234567891011🦄5.2.2 实验结果第一幅图为被高斯噪声污染的图像；第二幅图为使用双边滤波对第一幅图去噪后的图像；第三幅图为被椒盐噪声污染的图像；第四幅图为使用双边滤波对第三幅图去噪后的图像。🦄5.2.3 指标参数gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('双边滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('双边滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))123结果为：双边滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：25.992916512934414，SSIM：0.6635250024737996，MSE：163.60203806559244双边滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：21.06964250996061，SSIM：0.3879879230675302，MSE：508.295318603515612从指标结果可以看出，双边滤波对高斯噪声的去除能力更强！😺六、高斯滤波🐶6.1 滤波原理在实际滤波中，将当前像素作为核中心，利用卷积核对周围邻域像素作加权平均，其值作为当前像素的新值。高斯滤波步骤：移动相关核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方；将输入图像的像素值作为权重，乘以相关核；将上面各步得到的结果相加做为输出。简单来说就是根据高斯分布得到高斯模板然后做卷积相加的一个过程。https://www.cnblogs.com/kensporger/p/11628050.htmlhttps://www.jianshu.com/p/73e6ccbd8f3f🐶6.2 实验过程使用函数：cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX [ , dst [ , sigmaY [ , borderType ] ] ] )参数说明：src：输入图像；ksize：高斯核大小，必须是正数和奇数；sigmaX：X方向的高斯核标准差；sigmaY：Y方向的高斯核标准差；如果该值为0，则默认为与sigma相等。borderType：边界处理方式。🦄6.2.1 程序设计"""高斯滤波"""gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(gaussian_img, (5, 5), 0, 0)sp_blur = cv2.GaussianBlur(sp_img, (5, 5), 0, 0)h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\gaussian_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()1234567891011🦄6.2.2 实验结果第一幅图为被高斯噪声污染的图像；第二幅图为使用高斯滤波对第一幅图去噪后的图像；第三幅图为被椒盐噪声污染的图像；第四幅图为使用高斯滤波对第三幅图去噪后的图像。🦄6.2.3 指标参数gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('高斯滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('高斯滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))123结果为：高斯滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：27.80345326784865，SSIM：0.7496298168722767，MSE：107.82886505126953高斯滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：26.360239863855103，SSIM：0.6420068535144939，MSE：150.3337097167968812从指标结果可以看出，高斯滤波对高斯噪声的去除能力更强！😺七、全部代码import numpy as npimport cv2from skimage.measure import compare_ssim, compare_psnr, compare_mseoriginal = cv2.imread(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\lena1.jpg")gaussian_img = cv2.imread(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\gaussian.jpg")sp_img = cv2.imread(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\sp.jpg")def compare(ori, gaussian_denosing, sp_denosing): # ori为原图（未被噪声污染的图），gaussian_denosing为经过高斯噪声污染的图通过去噪算法去噪后的图；sp_denosing为经过椒盐噪声污染的图通过去噪算法去噪后的图 gaussian_psnr = compare_psnr(ori, gaussian_denosing) sp_psnr = compare_psnr(ori, sp_denosing) gaussian_ssim = compare_ssim(ori, gaussian_denosing, multichannel=True) sp_ssim = compare_ssim(ori, sp_denosing, multichannel=True) gaussian_mse = compare_mse(ori, gaussian_denosing) sp_mse = compare_mse(ori, sp_denosing) return gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse"""均值滤波"""gaussian_blur = cv2.blur(gaussian_img, (3, 3))sp_blur = cv2.blur(sp_img, (3, 3))h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\mean_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('均值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('均值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))"""中值滤波"""gaussian_blur = cv2.medianBlur(gaussian_img, 3)sp_blur = cv2.medianBlur(sp_img, 3)h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\DIP\median_filter.jpg", v)cv2.imshow('out', v)cv2.waitKey()gaussian_psnr, sp_psnr, gaussian_ssim, sp_ssim, gaussian_mse, sp_mse = compare(original, gaussian_blur, sp_blur)print('中值滤波对高斯噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(gaussian_psnr, gaussian_ssim, gaussian_mse))print('中值滤波对椒盐噪声污染图像去噪后的指标为：PSNR：{}，SSIM：{}，MSE：{}'.format(sp_psnr, sp_ssim, sp_mse))"""方框滤波"""gaussian_blur = cv2.boxFilter(gaussian_img, -1, (3, 3), normalize=0)sp_blur = cv2.boxFilter(sp_img, -1, (3, 3), normalize=0)h1 = np.hstack([gaussian_img, gaussian_blur])h2 = np.hstack([sp_img, sp_blur])v = np.vstack([h1, h2])cv2.imwrite(r"C:\Users\Lenovo\Desk

box_filtered = cv2.boxFilter(noisy_image, -1, (3, 3)) # 方框滤波 blur_filtered = cv2.blur(noisy_image, (3, 3)) # 均值滤波 gaussian_filtered = cv2.GaussianBlur(noisy_image, (3, 3), 0) # 高斯滤波 ...

cv2函数不同的滤波算法

box_filtered_img = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5), normalize=True) cv2.imshow('Box Filtered Image', box_filtered_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何利用 cv2.boxFilter ...

1.读取图片并进行灰度处理，最后展示图片。2.将原图片进行平滑处理（使用均值、方框、高斯以及中值滤波进行3.将两张图片融合（图片任选）处理，并对比）

blur_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) # 高斯滤波 blur_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 中值滤波 blur_median = cv2.medianBlur(img, 5) # 展示图片 cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('...

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