4.opencv-python；cv2库；图像平滑；各种滤波

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline 

# 原图
img = cv2.imread('lenaNoise.png')
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#均值滤波
#卷积核值都为1的卷积运算
blur = cv2.blur(img, (3, 3))
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 方框滤波
# 基本和均值一样，可以选择归一化，归一化后和均值相同
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=True)  
cv2.imshow('box', box)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 方框滤波
# 基本和均值一样，可以选择归一化,没选择归一化，容易越界
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=False)  
cv2.imshow('box', box)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 高斯滤波
# 高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视中间的
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)  
cv2.imshow('aussian', aussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 中值滤波
# 相当于用中值代替
median = cv2.medianBlur(img, 5)  # 中值滤波
cv2.imshow('median', median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原图

均值滤波

 方块滤波（归一化了，与均值滤波相同）

方块滤波（没归一化）

 高斯滤波

 中值滤波

 滤波操作可以看做卷积操作，只不过卷积核的参数是设定模式产生的，不是像卷积神经网络通过训练学习的，故容易受到原图影响。