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


Posted in Python onJune 05, 2021

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。

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

对高斯噪声的滤波

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

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:

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

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三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python使用urllib模块开发的多线程豆瓣小站mp3下载器
Jan 16 Python
python实现dnspod自动更新dns解析的方法
Feb 14 Python
Python利用operator模块实现对象的多级排序详解
May 09 Python
Django Admin实现三级联动的示例代码(省市区)
Jun 22 Python
Django如何自定义分页
Sep 25 Python
Python实现多进程的四种方式
Feb 22 Python
python爬虫租房信息在地图上显示的方法
May 13 Python
django项目环境搭建及在虚拟机本地创建django项目的教程
Aug 02 Python
Python编程快速上手——PDF文件操作案例分析
Feb 28 Python
Python多进程编程常用方法解析
Mar 26 Python
Python pip安装第三方库实现过程解析
Jul 09 Python
Python打包为exe详细教程
May 18 Python
解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况
Jun 05 #Python
pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题
Jun 05 #Python
解决pytorch 损失函数中输入输出不匹配的问题
Jun 05 #Python
Pytorch distributed 多卡并行载入模型操作
Jun 05 #Python
Pytorch中的学习率衰减及其用法详解
Jun 05 #Python
pytorch finetuning 自己的图片进行训练操作
Jun 05 #Python
Python 如何将integer转化为罗马数(3999以内)
Jun 05 #Python
You might like
smarty学习笔记之常见代码段用法总结
2016/03/19 PHP
JQuery 遮罩层实现(mask)实现代码
2010/01/09 Javascript
jQuery1.6 类型判断实现代码
2011/09/01 Javascript
Js 代码中,ajax请求地址后加随机数防止浏览器缓存的原因
2013/05/07 Javascript
javascript中的return和闭包函数浅析
2014/06/06 Javascript
Javascript定义类(class)的三种方法详解
2015/03/13 Javascript
JS显示表格内指定行html代码的方法
2015/03/31 Javascript
jQuery插件ajaxFileUpload实现异步上传文件效果
2015/04/14 Javascript
jquery文字填写自动高度的实现方法
2016/11/07 Javascript
React如何利用相对于根目录进行引用组件详解
2017/10/09 Javascript
vue实现文章内容过长点击阅读全文功能的实例
2017/12/28 Javascript
vue中使用ueditor富文本编辑器
2018/02/08 Javascript
nodejs微信扫码支付功能实现
2018/02/17 NodeJs
解决vue-cli webpack打包后加载资源的路径问题
2018/09/25 Javascript
微信小程序webview实现长按点击识别二维码功能示例
2019/01/24 Javascript
JS中的函数与对象的创建方式
2019/05/12 Javascript
js遍历详解(forEach, map, for, for...in, for...of)
2019/08/28 Javascript
javascript 数组精简技巧小结
2020/02/26 Javascript
js实现简单音乐播放器
2020/06/30 Javascript
python实现通过shelve修改对象实例
2014/09/26 Python
Python实现登录人人网并抓取新鲜事的方法
2015/05/11 Python
将Emacs打造成强大的Python代码编辑工具
2015/11/20 Python
Python 实现Windows开机运行某软件的方法
2018/10/14 Python
Python rstrip()方法实例详解
2018/11/11 Python
Django ORM 查询管理器源码解析
2019/08/05 Python
python实现计算器功能
2019/10/31 Python
python opencv实现信用卡的数字识别
2020/01/12 Python
一款利用css3的鼠标经过动画显示详情特效的实例教程
2014/12/29 HTML / CSS
3种方式实现瀑布流布局小结
2019/09/05 HTML / CSS
德国最大的拼图在线商店:Puzzle.de
2016/12/17 全球购物
优秀的教师个人的中文求职信
2013/09/21 职场文书
农村婚庆司仪主持词
2014/03/15 职场文书
机电专业毕业生求职信
2014/07/01 职场文书
孝老爱亲事迹材料
2014/12/24 职场文书
幼儿园园务工作总结2015
2015/05/18 职场文书
redis 限制内存使用大小的实现
2021/05/08 Redis