受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。

如求点[i,j]的灰度值计算方法为：

（1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点；

（2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。

直接上代码，希望给大家有帮助：

import numpy as npimport cv2import tensorflow as tffrom PIL import Imageimport osimport scipy.signal as signalinput_images = np.zeros((300, 300))filename = "D:\字母图库\F\P80627-112853.jpg"print(filename)img = Image.open(filename).resize((300, 300)).convert('L')width = img.size[0]height = img.size[1]for h in range(0, height): for w in range(0, width): if img.getpixel((h, w)) < 128: input_images[w, h] = 0 else: input_images[w, h] = 1cv2.imshow("test1111", input_images)data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二维中值滤波for h in range(0, height): for w in range(0, width): if data[h][w] < 128: input_images[w, h] = 0 else: input_images[w, h] = 1cv2.imshow("test2222", input_images)data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=5) # 二维中值滤波for h in range(0, height): for w in range(0, width): if data[h][w] < 128: input_images[w, h] = 0 else: input_images[w, h] = 1cv2.imshow("test3333", input_images)cv2.waitKey(0)

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