本文实例为大家分享了python手写均值滤波的具体代码，供大家参考，具体内容如下

原理与卷积类似，设置一个n*n的滤波模板，滤波模板内的值累加除以模板的尺寸大小取平均为滤波后的值。

代码如下：

import cv2 as cvimport numpy as np#均值滤波def meansBlur(src, ksize): ''' :param src: input image :param ksize:kernel size :return dst: output image ''' dst = np.copy(src) #创建输出图像 kernel = np.ones((ksize, ksize)) # 卷积核 padding_num = int((ksize - 1) / 2) #需要补0 dst = np.pad(dst, (padding_num, padding_num), mode="constant", constant_values=0) w, h = dst.shape dst = np.copy(dst) for i in range(padding_num, w - padding_num): for j in range(padding_num, h - padding_num): dst[i, j] = np.sum(kernel * dst[i - padding_num:i + padding_num + 1, j - padding_num:j + padding_num + 1]) \ // (ksize ** 2) dst = dst[padding_num:w - padding_num, padding_num:h - padding_num] #把操作完多余的0去除，保证尺寸一样大 return dstimg_path = r"F:\03.png"img = cv.imread(img_path,0)dst = meansBlur(img,5)cv.imshow('src',img)cv.imshow('dst',dst)print(dst)cv.waitKey(0)

注释：红框表示两个for循环的范围，i - padding_num:i + padding_num + 1表示第i行上移padding_num行，下移padding_num，+1是因为list列表为左闭右开区间，右边的元素取不到值。padding表示周围填充一圈。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。