opencv 图像平滑 图像模糊

图像平滑（图像模糊）：

    一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。

---

1. 平均模糊

# kernel size is 5*5

blur = cv.blur(img,(5,5))

---

2. 高斯模糊

# kernel size is 5*5，0：标准差根据核大小得出

blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)

---

3. 中值模糊

# kernel size is 5*5

median = cv.medianBlur(img,5)

---

4. 双边模糊

# cv.bilateralFilter is highly effective in noise removal while keeping edges sharp

blur = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)

---

实验代码：

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

image1 = cv.imread('../paojie_sp2.jpg')

avg_img = cv.blur(image1,(5,5))

gau_img = cv.GaussianBlur(image1,(5,5),0)

med_img = cv.medianBlur(image1,5)

bil_img = cv.bilateralFilter(image1,9,75,75)

plt.figure(1)

plt.subplot(231),plt.imshow(image1),plt.title('Original'),plt.axis('off')

plt.subplot(232),plt.imshow(avg_img),plt.title('Average Blur'),plt.axis('off')

plt.subplot(233),plt.imshow(gau_img),plt.title('Gaussian Blur'),plt.axis('off')

plt.subplot(234),plt.imshow(med_img),plt.title('Median Blur'),plt.axis('off')

plt.subplot(235),plt.imshow(bil_img),plt.title('Bilateral Blur'),plt.axis('off')

plt.show()

---

实验结果：

各种图像平滑方法的输出结果 ↑