Python OpenCV之常用滤波器使用详解

在计算机视觉领域，滤波器是一种常用的技术，可以用来增强或降低图像的某些特性。Python OpenCV提供了丰富的滤波器函数，本文将介绍其中常用的几种，并且给出示例说明。

1.均值滤波器

均值滤波器是一种线性滤波器，其原理是将图像中的每个像素点与周围的邻域像素点取平均值，并将这个平均值设为该像素的新值。Python OpenCV中实现均值滤波器的函数是cv2.blur()，示例如下：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用均值滤波器并显示输出图像
blurred_image = cv2.blur(image, (5,5))
cv2.imshow('blurred_image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用了cv2.blur()函数进行滤波，并在输出图像上展示了该滤波器的结果。

2.高斯滤波器

高斯滤波器是一种非线性滤波器，其原理是将图像中的每个像素点与周围的邻域像素点进行加权平均，使得中心点的权重最大。Python OpenCV中实现高斯滤波器的函数是cv2.GaussianBlur()，示例如下：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用高斯滤波器并显示输出图像
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)
cv2.imshow('blurred_image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用了cv2.GaussianBlur()函数进行滤波，并在输出图像上展示了该滤波器的结果。

结语

本文主要介绍了Python OpenCV中常用的几种滤波器函数及其使用方法，并且给出了两个示例说明。在实际应用中，可以根据需要选择不同的滤波器来实现图像处理的目的。