时间:2021-05-22
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Lena椒盐噪声图片:
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Oct 14 22:16:47 2017@author: Don"""from tkinter import *from skimage import ioimport numpy as npim=io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True)im_copy_med = io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True)im_copy_mea = io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True)#io.imshow(im)for i in range(0,im.shape[0]): for j in range(0,im.shape[1]): im_copy_med[i][j]=im[i][j] im_copy_mea[i][j]=im[i][j]#uiroot = Tk()root.title("lena")root.geometry('300x200')medL = Label(root, text="中值滤波:")medL.pack()med_text = StringVar()med = Entry(root, textvariable = med_text)med_text.set("")med.pack()meaL = Label(root, text="均值滤波:")meaL.pack()mea_text = StringVar()mea = Entry(root, textvariable = mea_text)mea_text.set("")mea.pack()def m_filter(x, y, step): sum_s=[] for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1): for m in range(-int(step/2),int(step/2)+1): sum_s.append(im[x+k][y+m]) sum_s.sort() return sum_s[(int(step*step/2)+1)]def mean_filter(x, y, step): sum_s = 0 for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1): for m in range(-int(step/2),int(step/2)+1): sum_s += im[x+k][y+m] / (step*step) return sum_sdef on_click(): if(med_text): medStep = int(med_text.get()) for i in range(int(medStep/2),im.shape[0]-int(medStep/2)): for j in range(int(medStep/2),im.shape[1]-int(medStep/2)): im_copy_med[i][j] = m_filter(i, j, medStep) if(mea_text): meaStep = int(mea_text.get()) for i in range(int(meaStep/2),im.shape[0]-int(meaStep/2)): for j in range(int(meaStep/2),im.shape[1]-int(meaStep/2)): im_copy_mea[i][j] = mean_filter(i, j, meaStep) io.imshow(im_copy_med) io.imsave(str(medStep) + 'med.jpg', im_copy_med) io.imshow(im_copy_mea) io.imsave(str(meaStep) + 'mea.jpg', im_copy_mea)Button(root, text="filterGo", command = on_click).pack()root.mainloop()运行结果截图:
以上这篇Python 实现中值滤波、均值滤波的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:importcv2importnumpy
图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声,去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法,比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样
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中值滤波器去噪:中值滤波的主要原理是将数字图像中的某点用该点的邻域中各个像素值的中值所来代替,这样就能让目标像素周围能够更好的接近真实值,比如一张白纸上有一个黑