扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！
成都创新互联公司服务项目包括改则网站建设、改则网站制作、改则网页制作以及改则网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，改则网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到改则省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！小编给大家分享一下opencv图像滤波的作用是什么，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！
为什么要使用滤波
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。
如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。
图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
python +opencv讲解
均值滤波
含义
如图：如果我们想对红色点进行处理，则它新值等于周围N乘N个像素点的平均（包括自身）
用表达式表达：
扩展到对整个图像进行均值滤波
实现方法：
处理结果=cv2.blur(原始图像,核大小)
核大小：以（宽度，高度）的元祖
效果：使图像变模糊啦。能处理被椒盐攻击过的照片。
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() 
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
微信二维码
移动版官网