python OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波詳解

更新時(shí)間：2021年10月08日 14:16:35 作者：點(diǎn)云俠

這篇文章主要介紹了Python+OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波的過程,關(guān)于高斯濾波的解釋，它是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，具體實(shí)現(xiàn)過程跟隨小編一起看看吧

一、高斯濾波

高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程。 [1] 通俗的講，高斯濾波就是對整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過程，每一個(gè)像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個(gè)模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個(gè)像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值。

二、C++代碼

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("gauss_noise.png");
	
	if (img.empty())
	{
		cout << "請確認(rèn)圖像文件名稱是否正確" << endl;
		return -1;
	}
	Mat result_5, result_9;  //存放含噪聲濾波的結(jié)果，后面數(shù)字代表濾波器尺寸
	
	 //調(diào)用均值濾波函數(shù)blur()進(jìn)行濾波
	GaussianBlur(img, result_5, Size(5, 5), 0, 0);
	GaussianBlur(img, result_9, Size(9, 9), 0, 0);
	//顯示含有高斯噪聲圖像
	imshow("img_gauss", img);
	//顯示去噪結(jié)果
	imshow("result_5gauss", result_5);
	imshow("result_9gauss", result_9);
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

三、python代碼

import cv2


# ----------------------讀取圖片-----------------------------
img = cv2.imread('gauss_noise.png')
# ----------------------高斯濾波-----------------------------
result_5 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)  # 5x5
result_9 = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 0)  # 9x9
# ----------------------顯示結(jié)果-----------------------------
cv2.imshow('origion_pic', img)
cv2.imshow('5x5_filtered_pic', result_5)
cv2.imshow('9x9_filtered_pic', result_9)
cv2.waitKey(0)

四、結(jié)果展示

1、原始圖像

在這里插入圖片描述

2、5x5卷積

在這里插入圖片描述

3、9x9卷積

在這里插入圖片描述

到此這篇關(guān)于python OpenCV 實(shí)現(xiàn)高斯濾波詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV 高斯濾波內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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