OpenCV中的图像处理部分IV(二）资源-CSDN文库

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OpenCV中的图像处理部分中的图像处理部分IV(二）二）

16 图像平滑

目标

1.学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊

2.使用自定义的滤波器对图像进行卷积（2D 卷积）

2D 卷积

与一维信号一样，我们也可以对 2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等。LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。

HPF 帮助我们找到图像的边缘

OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个

5x5 的平均滤波器核：

操作如下：将核放在图像的一个像素 A 上，求与核对应的图像上 25（5x5）个像素的和，在取平均数，用这个平均数替代像

素 A 的值。重复以上操作直到将图像的每一个像素值都更新一边。代码如下，运行一下吧。

结果：

图像模糊（图像平滑）

使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边

界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。

16.1 平均

这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。可以使用函数 cv2.blur() 和

cv2.boxFilter() 来完这个任务。可以同看查看文档了解更多卷积框的细节。我们需要设定卷积框的宽和高。下面是一个 3x3 的

归一化卷积框：

注意：如果你不想使用归一化卷积框，你应该使用 cv2.boxFilter()，这时要传入参数 normalize=False。

下面与第一部分一样的一个例子：

结果：

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