滤波器常见滤波器

常见的opencv滤波器以及一点点介绍

cv2.GussianBlur()函数（高斯滤波）

语法：GaussianBlur（src，ksize，sigmaX [，dst [，sigmaY [，borderType]]]）-> dst
——src输入图像；图像可以具有任意数量的通道，这些通道可以独立处理，但深度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。
——dst输出图像的大小和类型与src相同。
——ksize高斯内核大小。 ksize.width和ksize.height可以不同，但​​它们都必须为正数和奇数，也可以为零，然后根据sigma计算得出。
——sigmaX X方向上的高斯核标准偏差。
——sigmaY Y方向上的高斯核标准差；如果sigmaY为零，则将其设置为等于sigmaX；如果两个sigmas为零，则分别从ksize.width和ksize.height计算得出；为了完全控制结果，而不管将来可能对所有这些语义进行的修改，建议指定所有ksize，sigmaX和sigmaY。

Opencv 常见三种滤波器比较

滤波器种类	基本原理	特点
均值滤波	使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值	易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声
中值滤波	计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值	对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性
高斯滤波	对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值	对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征

一篇讲的不错的博客
Python+OpenCV图像处理之图像梯度