OpenCV：图像平滑和图像模糊处理

佚名 5年前 (2019-07-04) 人工智能 1035人围观抢沙发百度已收录

导包：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def show(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()
def imread(image):
    image=cv2.imread(image)
    image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return image

图像的平滑处理：

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kernelsizes=[(3,3),(9,9),(15,15)]
plt.figure(figsize=(15,15))
for i,kenel in enumerate(kernelsizes):
    plt.subplot(1,3,i+1)
    #平均平滑的方式
    blur=cv2.blur(image,kenel)
    plt.axis('off')#不显示坐标
    plt.title('great title'+str(kenel))
    plt.imshow(blur)
plt.show()

高斯模糊：

kernelsizes=[(3,3),(9,9),(15,15)]#仅对于这幅图来说，高斯模糊和平均模糊是没有什么区别的。
plt.figure(figsize=(15,15))
for i,kenel in enumerate(kernelsizes):
    plt.subplot(1,3,i+1)
    #平均平滑的方式
    blur=cv2.GaussianBlur(image,kenel,0)
    plt.axis('off')#不显示坐标
    plt.title('great title'+str(kenel))
    plt.imshow(blur)
plt.show()

中值模糊：

plt.figure(figsize=(15,15))
for i,kenel in enumerate((3,9,15)):#意思是代表3*3，9*9，15*15的卷积核
    plt.subplot(1,3,i+1)
    #平均平滑的方式
    blur=cv2.medianBlur(image,kenel,0)
    plt.axis('off')#不显示坐标
    plt.title('great title'+str(kenel))
    plt.imshow(blur)
plt.show()