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作者 | 杨秀璋，责编 | 夕颜
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出品 | CSDN博客
本篇文章主要讲解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 。全文均是基础知识，希望对您有所帮助 。知识点如下：
1.图像平滑
2.均值滤波
3.方框滤波
4.高斯滤波
5.中值滤波
PS：本文介绍图像平滑，想让大家先看看图像处理的效果，后面还会补充一些基础知识供大家学习 。文章参考自己的博客及网易云课堂李大洋老师的讲解，强烈推荐大家学习 。
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图像平滑
1.图像增强
图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合 。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理 。图像增强的方法是因应用不同而不同的，研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)
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2.图像平滑
图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等 。在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量（某一像素，如果它与周围像素点相比有明显的不同，则该点被噪声所感染） 。这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响 。
简单平滑-邻域平均法
3.邻域平均法
图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法，用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用 。它利用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均，从而达到减小图像中噪声影响、降低图像对比度的目的 。
但邻域平均值主要缺点是在降低噪声的同时使图像变得模糊，特别在边缘和细节处，而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重 。
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首先给出为图像增加噪声的代码 。
# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as np#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)rows, cols, chn = img.shape#加噪声for i in range(5000): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) img[x,y,:] = 255cv2.imshow("noise", img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllwindows输出结果如下所示：
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均值滤波
1.原理
均值滤波是指任意一点的像素值，都是周围N*M个像素值的均值 。例如下图中，红色点的像素值为蓝色背景区域像素值之和除25 。
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其中红色区域的像素值均值滤波处理过程为：((197+25+106+156+159)+ (149+40+107+5+71)+ (163+198+**226**+223+156)+ (222+37+68+193+157)+ (42+72+250+41+75)) / 25
其中5*5的矩阵称为核，针对原始图像内的像素点，采用核进行处理，得到结果图像 。
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提取1/25可以将核转换为如下形式：
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2.代码
Python调用OpenCV实现均值滤波的核心函数如下：
result = cv2.blur(原始图像,核大小)
其中，核大小是以（宽度，高度）表示的元祖形式 。常见的形式包括：核大小（3，3）和（5，5） 。
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代码如下所示：
#encoding:utf-8import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#读取图片img = cv2.imread('test01.png')source = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#均值滤波result = cv2.blur(source, (5,5))#显示图形titles = ['Source Image', 'Blur Image']
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