python数字图像处理之高级滤波代码详解

标题：Python数字图像处理之高级滤波代码详解

目录

• 介绍
• 准备工作
• 代码详解
• 示例一：使用中值滤波器对图像进行噪声处理
• 示例二：使用高斯滤波器对图像进行模糊处理
• 总结

介绍

数字图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。其中图像滤波是数字图像处理的重要组成部分之一。本文将详细介绍 Python 中高级滤波的相关代码，包括中值滤波器、高斯滤波器等，并通过两个示例来演示如何应用。

准备工作

为了开始本文所述的代码，我们需要安装Python的第三方库：NumPy和OpenCV。并准备以下图像Img.jpg。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('Img.jpg')

代码详解

中值滤波器

中值滤波器常用于去除图像中的椒盐噪声。它的原理是对每个像素取一个局部的中值来替代原始像素值。下面是中值滤波器的Python代码实现：

def median_filter(img, kernel_size):
    img_height, img_width = img.shape[:2]
    padding_size = kernel_size // 2
    img_padding = np.pad(img, ((padding_size, padding_size),
                               (padding_size, padding_size), (0, 0)),
                         'constant')
    median_img = np.zeros_like(img)
    for x in range(img_height):
        for y in range(img_width):
            patch = img_padding[x: x + kernel_size,
                     y: y + kernel_size, :]
            median_img[x, y] = np.median(patch, axis=(0, 1))
    return median_img

在代码中，我们通过遍历每个像素，将每个像素的局部中值计算出来，并将其赋值给中心位置的像素。这样就可以得到去除噪声后的图像。

高斯滤波器

高斯平滑器是一种常用的图像平滑器，用于去除图像中的噪声并模糊图像。它的原理是将每个像素周围的像素值进行加权平均，权值根据高斯函数计算。下面是高斯滤波器的Python代码实现：

def gaussian_filter(img, kernel_size):
    img_height, img_width = img.shape[:2]
    padding_size = kernel_size // 2
    img_padding = np.pad(img, ((padding_size, padding_size),
                               (padding_size, padding_size), (0, 0)),
                         'constant')
    gaussian_kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0)
    gauss_filter = gaussian_kernel * gaussian_kernel.T
    gauss_filter /= np.sum(gauss_filter)
    gaussian_img = np.zeros_like(img)
    for x in range(img_height):
        for y in range(img_width):
            patch = img_padding[x: x + kernel_size,
                     y: y + kernel_size, :]
            gauss_patch = np.zeros_like(patch)
            for i in range(patch.shape[2]):
                gauss_patch[:, :, i] = np.multiply(patch[:, :, i],
                                                    gauss_filter)
            gaussian_img[x, y] = np.sum(gauss_patch, axis=(0, 1))
    return gaussian_img

在代码中，我们通过使用cv2.getGaussianKernel()获取高斯核，并将其与图像进行卷积，然后将结果赋值给中心位置的像素。这样就可以得到模糊后的图像。

示例一：使用中值滤波器对图像进行噪声处理

img_median = median_filter(img, kernel_size=5)
cv2.imwrite('Img_median.jpg', img_median)

首先，我们将Img.jpg图像加载到内存中，然后使用median_filter()函数调用中值滤波器对图像进行噪声降噪处理。最后，我们将中值滤波器处理后的图像保存为Img_median.jpg。

示例二：使用高斯滤波器对图像进行模糊处理

img_gaussian = gaussian_filter(img, kernel_size=7)
cv2.imwrite('Img_gaussian.jpg', img_gaussian)

同上，我们使用gaussian_filter()函数调用高斯滤波器对图像进行模糊处理。最后，我们将模糊后的图像保存为Img_gaussian.jpg。

总结

本文介绍了Python中图像处理的高级滤波算法，包括中值滤波器和高斯滤波器，并通过两个示例演示了如何应用这些算法。通过阅读本文，读者可以了解到如何对图像进行滤波处理，达到去除噪声和模糊图像的效果。