这篇文章主要为大家详细介绍了opencv+python实现均值滤波，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码，供大家参考，具体内容如下
原理
均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法，当滤波核的大小是3×3 3\times 33×3时，则取其自身和周围8个像素值的均值来代替当前像素值。
均值滤波也可以看成滤波核的值均为 1 的滤波。
优点：算法简单，计算速度快；
缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。
代码
import cv2 as cv import numpy as np import math import copy def spilt( a ): if a/2 == 0: x1 = x2 = a/2 else: x1 = math.floor( a/2 ) x2 = a - x1 return -x1,x2 def original (i, j, k,a, b,img): x1, x2 = spilt(a) y1, y2 = spilt(b) temp = np.zeros(a * b) count = 0 for m in range(x1, x2): for n in range(y1, y2): if i + m img.shape[0] - 1 or j + n img.shape[1] - 1: temp[count] = img[i, j, k] else: temp[count] = img[i + m, j + n, k] count += 1 return temp def average_function(a , b ,img): img0 = copy.copy(img) for i in range (0 , img.shape[0] ): for j in range (2 ,img.shape[1] ): for k in range (img.shape[2]): temp = original(i, j, k, a, b, img0) img[i,j,k] = int ( np.mean(temp)) return img def<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#^代%!码&网</mark> main(): img0 = cv.imread(r"noise.jpg-600") ave_img = average_function( 3 , 3, copy.copy(img0) ) #（3，3）滤波器大小 cv.imshow("ave_img",ave_img) cv.imshow("original",img0) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main()
样例
原图：
滤波核为3×3 3\times 33×3的均值滤波后：
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