Loading...
墨滴

Hong_Youth

2021/10/20  阅读:44  主题:橙心

OpenCV-Python图像模糊处理

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作。那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理

均值滤波

使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是:

  • src: 原图像
  • ksize: 模糊核大小

原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3 标准化的盒式过滤器如下所示:

3×3标准过滤器
3×3标准过滤器
  • 特征:核中区域贡献率相同。
  • 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好。
# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: image_deeplearning.py
Program IDE: PyCharm
Date: 2021/10/17
Create File By Author: Hong
"""

import cv2 as cv


def image_blur(image_path: str):
    """
    图像卷积操作:设置卷积核大小,步距
    :param image_path:
    :return:
    """

    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('input', img)
    # 模糊操作(类似卷积),第二个参数ksize是设置模糊内核大小
    result = cv.blur(img, (55))
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_blur(path)

结果展示:

均值滤波
均值滤波

高斯滤波

高斯滤波使用的是cv2.GuassianBlur(img, ksize,sigmaX,sigmaY)函数。

说明:sigmaX,sigmaY分别表示 X,Y 方向的标准偏差。如果仅指定了sigmaX,则sigmaYsigmaX相同;如果两者都为零,则根据内核大小计算它们。

  • 特征:核中区域贡献率与距离区域中心成正比,权重与高斯分布相关。

  • 作用:高斯模糊在从图像中去除高斯噪声方面非常有效。

def image_conv(image_path: str):
    """
    高斯模糊
    :param image_path:
    :return:
    """

    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('img', img)
    # 高斯卷积(高斯滤波), 可以设置ksize,必须为奇数,不为0时,后面的步骤不起作用;也可以设置成(0,0),然后通过sigmaX和sigmaY计算标准偏差
    result = cv.GaussianBlur(img, (00), 15)
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_conv(path)

结果展示:

高斯滤波
高斯滤波

高斯双边滤波

双边滤波(模糊)使用的是cv2.bilateralFilter(img,d, sigmaColor, sigmaSpace)函数。

说明:d为邻域直径,sigmaColor为空间高斯函数标准差,参数越大,临近像素将会在越远的地方越小。

sigmaSpace灰度值相似性高斯函数标准差,参数越大,那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。

双边滤波是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的,具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成:一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数,另一个是由像素差值决定滤波器系数。

  • 特征:处理耗时。
  • 作用:在滤波的同时能保证一定的边缘信息。
# 边缘保留滤波器——高斯双边模糊
def image_bifilter(image_path: str):
    """
    高斯双边模糊
    :param image_path: 图片文件
    :return: 无返回值
    """

    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow('input', img)
    # 第三个参数是设置色彩、第四个参数是设置图像坐标
    result = cv.bilateralFilter(img, 05010)
    cv.imshow('result', result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/2.png'
    image_bifilter(path)

结果展示:

双边滤波
双边滤波

获取更多计算机视觉内容,请关注微信公众号 ”AI 与计算机视觉“。

Hong_Youth

2021/10/20  阅读:44  主题:橙心

作者介绍

Hong_Youth

AI改变生活