图像平滑

模糊/平滑图片来消除图片噪声

OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()

2D 卷积

OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）：

img = cv2.imread('lena.jpg')# 定义卷积核kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10# 卷积操作，-1表示通道数与原图相同dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

卷积操作，-1表示通道数与原图相同

dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

定义卷## 标题积核

kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10

卷积操作，-1表示通道数与原图相同

dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

模糊和滤波

它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言）

低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化

常见噪声有 椒盐噪声 和 高斯噪声 ，椒盐噪声可以理解为斑点，随机出现在图像中的黑点或白点；高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声。

均值滤波

均值滤波是一种最简单的滤波处理，它取的是卷积核区域内元素的均值，用 cv2.blur() 实现，如3×3的卷积核：

img = cv2.imread('lena.jpg')# 均值模糊blur = cv2.blur(img,(3,3)

高斯滤波

不同于均值滤波，高斯滤波的卷积核权重并不相同：中间像素点权重最高，越远离中心的像素权重越小，类似于正态分布。

OpenCV中对应函数为 cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX) ,指定的高斯核的宽和高必须为奇数。

img = cv2.imread(‘gaussian_noise.bmp')

均值滤波vs高斯滤波

blur = cv2.blur(img, (5, 5)) # 均值滤波gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1) # 高斯滤波

参数3,σx值越大，模糊效果越明显。高斯滤波相比均值滤波效率要慢，但可以有效消除高斯噪声，能保留更多的图像细节，所以经常被称为最有用的滤波器。

中值滤波
中值又叫中位数，是所有数排序后取中间的值。中值滤波就是用区域内的中值来代替本像素值，所以那种孤立的斑点，如0或255很容易消除掉，适用于去除椒盐噪声和斑点噪声。中值是一种非线性操作，效率相比前面几种线性滤波要慢。

img = cv2.imread(‘salt_noise.bmp', 0)

双边滤波
操作基本都会损失掉图像细节信息，尤其前面介绍的线性滤波器，图像的边缘信息很难保留下来。然而，边缘（edge）信息是图像中很重要的一个特征，所以这才有了双边滤波。用cv2.bilateralFilter()函数实现：

img = cv2.imread(‘lena.jpg')

形态学操作
包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学操作

OpenCV函数：cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphologyEx()

腐蚀
腐蚀的效果是把图片”变瘦”，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0：

OpenCV中用cv2.erode()函数进行腐蚀，只需要指定核的大小就行：

import cv2import numpy as npimg = cv2.imread(‘j.bmp', 0)kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)erosion = cv2.erode(img, kernel) # 腐蚀

这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 矩形结构kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) # 椭圆结构kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 十字结构

膨胀

膨胀与腐蚀相反，取的是局部最大值，效果是把图片”变胖”：

dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀

开/闭运算

先腐蚀后膨胀叫开运算（因为先腐蚀会分开物体，这样容易记住），其作用是：分离物体，消除小区域。这类形态学操作用 cv2.morphologyEx() 函数实现：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))img = cv2.imread(‘j_noise_out.bmp', 0)

开运算

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

闭运算则相反：先膨胀后腐蚀（先膨胀会使白色的部分扩张，以至于消除/“闭合”物体里面的小黑洞，所以叫闭运算）

closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

形态学梯度

膨胀图减去腐蚀图，dilation - erosion，这样会得到物体的轮廓：

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

顶帽
原图减去开运算后的图：src - opening

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

黑帽
闭运算后的图减去原图：closing - src

blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

给图片换背景的源代码。欢迎一起学习的小伙伴指教！

#imagechuliimport cv2import timeimport numpy as np#图片名子name = "1.jpg"#程序计时start = time.perf_counter()#显示图片img=cv2.imread("./input_image/3.jpg")#图片缩放img = cv2.resize(img,None,fx = 0.5,fy = 0.5)rows,cols,channels = img.shape#print(rows,cols,channels)cv2.resizeWindow("origin", 0, 0);#cv2.imshow("origin",img)#转换为二值化图像hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)rows,cols,channels = hsv.shape #图片的二值化处理lower_blue = np.array([90,70,70])upper_blue = np.array([110,255,255])mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)def shap(): #图像的腐蚀 kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) erode=cv2.erode(mask,kernel,iterations=1) #cv2.imshow("erode",erode) #膨胀操作 kernel = np.ones((2, 2), np.uint8) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=3) #cv2.imshow("dilate",dilate) #循环遍历 for i in range(rows): for j in range(cols): if dilate[i,j]==255: img[i,j]=(0,0,255)#注意是BGR通道，不是RGB #cv2.imshow("res",img) bianyuanchuli() #cv2.destroyAllWindows() def bianyuanchuli(): #图像边缘检测的内核大小 data = (900,1100) img_copy = img.copy() imgCanny = cv2.Canny(img, *data) #cv2.imshow("imgcanny",imgCanny) # 创建矩形结构 g = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7)) # 膨化处理 # 更细腻 img_dilate = cv2.dilate(imgCanny, g,iterations=1) #cv2.imshow("img_dilate",img_dilate) # 更粗大 img_dilate2 = cv2.dilate(imgCanny, g2) shape = img_dilate.shape # 提取 for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]): if img_dilate2[i, j] == 0: # 二维定位到三维 img[i, j] = [0, 0, 0] #cv2.imshow('dst1', img) dst = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]): if img_dilate[i, j] != 0: # 二维定位到三维 img_copy[i, j] = dst[i, j] #cv2.imshow('dst', img_copy) cv2.imwrite("./out_image/3.jpg",img_copy) shap()# 窗口等待的命令，0表示无限等待cv2.destroyAllWindows()cv2.waitKey(0)dur = time.perf_counter() - startprint("程序总用时:{:.2f}s".format(dur))

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