python中的圖像過濾

處理嘈雜的圖像是一個常見的問題，尤其是使用手機或低分辨率相機照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的圖像過濾技術來解決此問題。

>圖像過濾：一個功能強大的工具

圖像過濾是一種關鍵圖像處理技術，用於刪除噪聲和不需要的特徵，從而產生更清晰，增強的圖像。 有兩種主要的濾波器類型：線性（例如，平均值，拉普拉斯式）和非線性（例如中位數，最小值，最大值，索貝爾）。 每個過濾器都具有降噪或圖像增強的特定目的。

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圖像過濾背後的數學

>圖像過濾使用過濾器或蒙版，通常是一個具有相等尺寸的方形窗口。該窗口包含數值係數，這些係數確定了過濾器對輸出圖像的影響。

應用平均過濾器

OPENCV中的

方法應用平均過濾器。 下面的示例證明了這一點，與原始噪聲輸入相比，導致圖像更光滑。

> blur()

>高斯模糊與雙邊濾波

方法通過使用考慮像素強度差異的高斯濾波器提供了解決方案。 這比標準高斯模糊更好地保持邊緣。 下面的代碼片段演示了其用途：

bilateralFilter()比較高斯和雙側過濾器

為了說明差異，讓我們檢查具有紋理和鋒利邊緣的圖像，例如木板圖像。 標準的高斯模糊會軟化邊緣，而雙邊濾清器保持清晰的線，同時仍降低噪聲。

import cv2, argparse

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-i', '--image', required=True, help='Path to the input image')
args = vars(ap.parse_args())

image = cv2.imread(args['image'])
processed_image = cv2.bilateralFilter(image, 9, 80, 80)

cv2.imwrite('processed_image.png', processed_image)
cv2.waitKey(0)

>原始木板圖像：

高斯模糊木板圖像：

>雙邊過濾的木板圖像：

結論

openCV的python接口簡化了高級圖像處理任務，例如過濾。 本教程證明了使用這些技術來減少降噪和圖像增強的功能和易用性。

這篇文章包括來自電子商務網站創建中經驗豐富的網絡開發人員Nitish Kumar的貢獻。

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