python-opencv 中值滤波{cv2.medianBlur(src, ksize)}的用法

python-opencv 中值滤波{cv2.medianBlur(src, ksize)}

中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中值 代替 。与邻域平均法类似,但计算的是中值

#用中值法
for y in xrange(1,myh-1):
    for x in xrange(1,myw-1):
        lbimg[y,x]=np.median(tmpimg[y-1:y+2,x-1:x+2]

下面调用opencv的函数

# -*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@myhaspl.com
#中值滤波
import cv2
import numpy as np
fn="test3.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加上椒盐噪声
#灰阶范围
w=img.shape[1]
h=img.shape[0]
newimg=np.array(img)
#噪声点数量
noisecount=50000
for k in xrange(0,noisecount):
    xi=int(np.random.uniform(0,newimg.shape[1]))
    xj=int(np.random.uniform(0,newimg.shape[0]))
    newimg[xj,xi]=255
#滤波去噪
lbimg=cv2.medianBlur(newimg,3)
cv2.imshow('src',newimg)
cv2.imshow('dst',lbimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

中值滤波忽略了较高阶灰度和较低阶灰度,直接取中值,因此有效得过滤椒盐噪声。

对高斯噪声的滤波

用scipy.signal中值滤波

中值滤波技术能有效抑制噪声,通过把数字图像中一点的值用该点周围的各点值的中位数来代替,让这些值接近,以消除原图像中的噪声。

*模拟中值滤波

>>> import random
>>> import numpy as np
>>> import scipy.signal as signal
>>> x=np.arange(0,100,10)
>>> random.shuffle(x)
>>> x
array([70, 80, 30, 20, 10, 90,  0, 60, 40, 50])
>>> signal.medfilt(x,3) #一维中值滤波
array([ 70.,  70.,  30.,  20.,  20.,  10.,  60.,  40.,  50.,  40.])

signal的medfilt()方法传入两个参数,第一个参数是要作中值滤波的信号,第二个参数是邻域的大小(奇数)。如邻域为3即是每个点自己和左右各一个点成为一个邻域。在每个位置的邻域中选取中位数替换这个位置的数,也就是该函数的返回值数组。如果邻域中出现没有元素的位置,那么以0补齐。

>>> x=np.random.randint(1,1000,(4,4))
>>> x
array([[ 31,  33, 745, 483],
       [331, 469, 804, 479],
       [235, 487, 244, 982],
       [857, 114, 167, 174]])
>>> signal.medfilt(x,(3,3)) #二维中值滤波
array([[   0.,   33.,  469.,    0.],
       [  33.,  331.,  483.,  479.],
       [ 235.,  331.,  469.,  174.],
       [   0.,  167.,  167.,    0.]])

二维中值滤波还可以用signal.medfilt2d(),速度较快,但只支持int8,float32和float64。

*对图像中值滤波 (这个代码我还没试,如果出现问题可以怀疑是代码的问题)

import numpy as np
from PIL import Image
import scipy.signal as signal
im=Image.open('test.jpg') #读入图片并建立Image对象im
data=[] #存储图像中所有像素值的list(二维)
width,height=im.size #将图片尺寸记录下来
#读取图像像素的值
for h in range(height): #对每个行号h
    row=[] #记录每一行像素
    for w in range(width): #对每行的每个像素列位置w
        value=im.getpixel((h,w)) #用getpixel读取这一点像素值
        row.append(value)#把它加到这一行的list中去
    data.append(row) #把记录好的每一行加到data的子list中去,就建立了模拟的二维list
data=signal.medfilt(data,kernel_size=3) #二维中值滤波
data=np.int32(data) #转换为int类型,以使用快速二维滤波
#创建并保存结果
for h in range(height): #对每一行
    for w in range(width): #对该行的每一个列号
        im.putpixel((h,w),tuple(data[h][w])) #将data中该位置的值存进图像,要求参数为tuple
im.save('result.jpg')#存储

opencv中值滤波medianBlur

中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。该方法在取出脉冲噪声、椒盐噪声的同时能保留图像的边缘细节。这些优良特性是线性滤波所不具备的。

中值滤波首先也得生成一个滤波模板,将该模板内的各像素值进行排序,生成单调上升或单调下降的二维数据序列,二维中值滤波输出为g(x, y)=medf{f(x-k, y-1),(k, l∈w)},其中f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像, w为输入的二维模板,能够在整幅图像上滑动,通常尺寸为3*3或5*5区域,也可以是不同的形状如线状、圆形、十字形、圆环形等。通过从图像中的二维模板取出奇数个数据进行排序,用排序后的中值取代要处理的数据即可。

中值滤波对消除椒盐噪声非常有效,能够克服线性滤波器带来的图像细节模糊等弊端,能够有效保护图像边缘信息,是非常经典的平滑噪声处理方法。在光学测量条纹图像的香味分析处理方法中有特殊作用,但在条纹中心分析方法中作用不大。

中值滤波相较于线性滤波中的均值滤波优点在前面已经提到,取得良好滤波效果的代价就是耗时的提升,可能达到均值滤波的数倍,而且对于细节较多的图像也不太适用。

opencv中提供了medianBlur()函数实现了中值滤波操作,其原型如下:

C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)

参数解释:

. InputArray src: 输入图像,图像为1、3、4通道的图像,当模板尺寸为3或5时,图像深度只能为CV_8U、CV_16U、CV_32F中的一个,如而对于较大孔径尺寸的图片,图像深度只能是CV_8U。

. OutputArray dst: 输出图像,尺寸和类型与输入图像一致,可以使用Mat::Clone以原图像为模板来初始化输出图像dst

. int ksize: 滤波模板的尺寸大小,必须是大于1的奇数,如3、5、7……

示例程序:

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//定义全局变量
Mat g_mSrcImage;
Mat g_mDstImage;
const int g_nMedianBlurMaxValue = 5;
int g_nMedianBlurValue;
int g_nkernelSize;
//定义回调函数
void on_medianBlurTrackBar(int, void*);
int main()
{
    g_mSrcImage = imread("lena.jpg");
    //判断文件是否加载成功
    if(g_mSrcImage.empty())
    {
        cout << "图像加载失败!" << endl;
        return -1;
    }
    else
        cout << "图像加载成功!" << endl;
    //判断图像是否是CV_8U图像
    if(0 <= g_mSrcImage.depth() <= 255)
        cout << "加载图像符合处理要求!" << endl;
    else
    {
        cout << "图像深度不是CV_8U,程序即将退出..." << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow("原图像", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("原图像", g_mSrcImage);
    //输出图像窗口属性及轨迹条名称
    namedWindow("中值滤波图像", WINDOW_AUTOSIZE);
    char medianBlurName[20];
    sprintf(medianBlurName, "核函数尺寸 %d", g_nMedianBlurMaxValue);
    g_nMedianBlurValue = 1;
    //创建轨迹条
    createTrackbar(medianBlurName, "中值滤波图像", &g_nMedianBlurValue,
                    g_nMedianBlurMaxValue, on_medianBlurTrackBar);
    on_medianBlurTrackBar(g_nMedianBlurValue, 0);
    waitKey(0);
    return 0;
}
void on_medianBlurTrackBar(int, void*)
{
    //重新计算尺寸值,尺寸值应为大于1的奇数
    g_nkernelSize = g_nMedianBlurValue * 2 + 1;
    medianBlur(g_mSrcImage, g_mDstImage, g_nkernelSize);
    imshow("中值滤波图像", g_mDstImage);
}

运行结果:

程序说明:

对于程序中对图像深度的判断根据如下标准:

    CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
    CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
    CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
    CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
    CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
    CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
    CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 浅谈opencv自动光学检测、目标分割和检测(连通区域和findContours)

    步骤如下: 1.图片灰化: 2.中值滤波 去噪 3.求图片的光影(自动光学检测) 4.除法去光影 5.阈值操作 6.实现了三种目标检测方法 主要分两种连通区域和findContours 过程遇到了错误主要是图片忘了灰化处理,随机颜色的问题.下面代码都已经进行了解决 这是findContours的效果 下面是连通区域的结果 #include <opencv2\core\utility.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> #include <o

  • opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

    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

  • Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例

    主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波.方框滤波.高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn = img.shape # 加噪声 for i in range(5000): x = np.random.randint(0, rows)

  • python-opencv 中值滤波{cv2.medianBlur(src, ksize)}的用法

    python-opencv 中值滤波{cv2.medianBlur(src, ksize)} 中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中值 代替 .与邻域平均法类似,但计算的是中值 #用中值法 for y in xrange(1,myh-1): for x in xrange(1,myw-1): lbimg[y,x]=np.median(tmpimg[y-1:y+2,x-1:x+2] 下面调用opencv的函数 # -*- coding: utf-8 -*- #c

  • openCV中值滤波和均值滤波的代码实现

    目录 一.均值滤波 二.中值滤波  在开始我们今天的博客之前,我们需要先了解一下什么是滤波: 首先我们看一下图像滤波的概念.图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性. 下图左边是原图右边是噪声图: 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

  • Python实现中值滤波去噪方式

    中值滤波器去噪: 中值滤波的主要原理是将数字图像中的某点用该点的邻域中各个像素值的中值所来代替,这样就能让目标像素周围能够更好的接近真实值,比如一张白纸上有一个黑点时,黑点的像素值比较大,经过中值滤波过后,黑点附近的像素值可能就会变小.经过中值滤波后一些相对孤立的噪声点就容易被清除掉,这样就能提高图像的质量. 所以中值滤波器去噪的一个优点就是对椒盐噪声的去除具有很好的效果,具体操作是选取一个中心邻域,然后给邻域类各个像素的灰度值按大小进行排序,选取排序序列中的中值作为该邻域中心点的像素值的灰度值

  • Python 实现中值滤波、均值滤波的方法

    红包: Lena椒盐噪声图片: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 14 22:16:47 2017 @author: Don """ from tkinter import * from skimage import io import numpy as np im=io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True) im_copy_med = io.imrea

  • python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例

    受光照.气候.成像设备等因素的影响,灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰,直接影响到下一步的文字识别,因此,需要对图像进行增强处理.图片预处理中重要一环就是椒盐去澡,通常用到中值滤波器进行处理,效果很好.中值滤波器是一种非线性滤波器,其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替. 如求点[i,j]的灰度值计算方法为: (1)按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点: (2)取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值.中值滤波技术能有效抑制噪声. 直接上代码,希望给大家有帮助: impor

  • python OpenCV 实现高斯滤波详解

    目录 一.高斯滤波 二.C++代码 三.python代码 四.结果展示 1.原始图像 2.5x5卷积 3.9x9卷积 一.高斯滤波    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程. [1] 通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. 二.C++代码

  • Python Opencv中获取卷积核的实现代码

    目录 1.cv2.getStructuringElement(shape,ksize,anchor=(-1,-1)) 2.函数讲解 3.代码实战 1.cv2.getStructuringElement(shape,ksize,anchor=(-1,-1)) 该函数构造并返回可进一步传递给createMorphologyFilter().Correase().Explate()或morphologyEx()的结构元素.但您也可以自己构造任意的二进制掩码,并将其用作结构元素. 2.函数讲解 getS

  • 浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解

    伽马变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正. 伽马变换的基本形式如下: 大于1时,对图像的灰度分布直方图具有拉伸作用(使灰度向高灰度值延展),而小于1时,对图像的灰度分布直方图具有收缩作用(是使灰度向低灰度值方向靠拢). #分道计算每个通道的直方图 img0 = cv2.imread('12.jpg') hist_b = cv2.calcHist([img0],

  • Python Opencv中基础的知识点

    目录 1.创建窗口 2.保存图片 3.采集视频 4.鼠标控制 5.TrackBar组件 OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉库,可用于不同的编程语言,例如 Python.C++ 和 JavaScript.它提供了一套丰富的工具来处理和分析图像和视频,让你可以从调整单张图片的大小到构建复杂的对象识别应用程序. 本文给大家介绍Python Opencv中基础的知识点. 1.创建窗口 import cv2 import numpy as np def createWindow(): #读取图片 i

  • python opencv 二值化 计算白色像素点的实例

    贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 !高斯模糊 re

随机推荐