Opencv_Python_6_模糊操作

原创于 2018-03-07 11:00:10 发布 · 333 阅读

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本文介绍了三种常见的图像模糊处理方法：均值模糊、中值模糊及自定义模糊，并详细阐述了各自的参数含义及其适用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1，均值模糊

dst = cv.blur(src=image, ksize=(3, 3), anchor=None)

其各参数所代表的意义：
	src：原图像
	ksize：内核的大小（内核中数值必须为正奇数）
	anchor：锚点（可省，默认为-1，-1代表内核中心）。
应用场合：普通去噪

2，中值模糊

dst = cv.medianBlur(src=image, ksize=5)

其各参数所代表的意义：
	src：原图像
	ksize：内核大小（必须为正奇数）
应用场合：去椒盐噪声

3，自定义模糊

def custom_blur_demo(image):
    # kernel = np.ones([5, 5], dtype=np.uint8)/25    # /25 是为了防止溢出
    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], dtype=np.float32)    # 此卷积核起**锐化**作用
    dst = cv.filter2D(src=image, ddepth=-1, kernel=kernel)    # ddepth默认为-1

应用场景：自定义卷积核对图片进行锐化作用