毕业设计记录（二）——图像预处理

本文主要讲述了图像预处理的一些工作，分为图像灰度化、图像滤波以及图像二值化。其中，图像滤波部分 分别实现了中值滤波，高斯滤波，均值滤波和双边滤波。程序如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def gray(img):
    image_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return image_gray

def filtering(a=0):
    if a==0:
        img_handle = cv2.blur(image_gray, (5, 5))  # 均值滤波
    elif a==1:
        img_handle = cv2.GaussianBlur(image_gray, (5, 5), 0)   # 高斯滤波
    elif a==2:
        img_handle = cv2.medianBlur(image_gray, 5)   # 中值滤波
    else:
        img_handle = cv2.bilateralFilter(image_gray, 9, 75, 75)  # 双边滤波
    return img_handle

if __name__ == '__main__':
    path = r"C:\Users\14360\Desktop\(3).jpg"
    img = cv2.imread(path)
    image_gray = gray(img)  #图像灰度化
    picture = []
    titles = ['srcImg', 'mean', 'Gaussian', 'median', 'bilateral']
    for i in range(5):
        img_filter = filtering(i)  #图像滤波
        picture.append(1)  # 可解决如下报错IndexError: list assignment index out of range
        otsuThe, picture[i] = cv2.threshold(img_filter, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)  #OSTU阈值算法
        plt.subplot(2, 3, i + 1)  # 注意，这和matlab中类似，没有0，数组下标从1开始
        plt.imshow(picture[i])
        plt.title(titles[i])
    plt.show()

PS：程序已经运行并跑通。