import cv2
#图像平滑处理
img = cv2.imread('lenaNoise.png')
#图像的显示
cv2.imshow('image',img)
#等待时间,毫秒,0表示任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果:图中白点为噪声

均值滤波:
#均值滤波
#简单的平均卷积操作
blur = cv2.blur(img, (3, 3))#取3*3的矩阵 一般取奇数矩阵
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果:

中值滤波:
中值滤波主要去除椒盐噪声和斑点噪声
#中值滤波
#相当于用中值代替
median = cv2.medianBlur(img, 5)
cv2.imshow('median',median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果:

本文介绍了使用Python和OpenCV进行图像处理,包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波来消除噪声,以及通过np.vstack()和np.hstack()实现图像的竖直和水平堆叠显示。实验结果显示,中值滤波在去除椒盐噪声和斑点噪声方面效果显著。
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