Python图像平滑处理如何实现？Python平滑滤波代码怎么写 _python

平滑处理是图像修复以及优化领域之中经常会使用的一种方式，它是通过修改图像每个像素点的值来让其显示的更加清晰，是提升图像清晰度的良好方法。下文将要给大家分享的内容就是，python使用平滑滤波来实现图像平滑处理的代码，一起往下看看吧。
【Python图像平滑处理如何实现？Python平滑滤波代码怎么写】

一、平滑滤波
平滑滤波总共有均值滤波、高斯滤波以及中值滤波三种，它们三者的区别就在于中心点的不同。均值滤波指的就是将要修改像素点周围的像素点值给加起来，求出平均值之后再将其赋值给修改像素点。
二、图像平滑处理代码
python图像平滑处理需要使用到opencv这个第三方库，因为它已经提供了实现均值滤波的方法blur() 。该方法所需要传入的参数总共有四个，不过一般只要将要处理的图像对象以及像素点大小作为参数传递进去就可以了。
而这个像素点大小也就决定了，求像素点平均值时会从该点中心多大范围取值，所以在导入模块之后只需要将图片读取进来。然后调用该方法并且传入对应的值就可以了，代码示例如下所示：
import cv2 as cvimg=cv.imread(r'F:\AI\photo\test\lena.jpg')blurImg=cv.blur(img,(5,5))均值计算的像素点取值范围一般是根据图像大小来决定的，过大或者过小都会导致图像某一块区域的失真。而图像平滑处理完成之后，也是需要调用imshow()方法来将其给显示出来查看效果，代码如下：
cv.imshow('blurImg',blurImg)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()以上就是关于“Python图像平滑处理如何实现？Python平滑滤波代码怎么写
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Python图像平滑处理如何实现？Python平滑滤波代码怎么写

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