Pycharm Python Opencv从0开始学习 图像处理之 滤波操作(6)
什么是滤波操作？
通俗的来说就是过滤掉一些我们不太需要的噪点，杂点
其实我个人觉得，对于新手而言，滤波操作会用就行。
这次我们直接来看代码：
import cv2
import numpy as np
#引入库
img = cv2.imread("D:\CSDN/noise.jpg")
#读取图片
img_copy = img
#复制图片
Gauss = cv2.GaussianBlur(img, (7, 7), 3)
#高斯滤波
rest = np.hstack((img, img_copy))
#图像合并
cv2.imshow("rest", rest)
cv2.waitKey(0)
那么执行效果是什么样呢？
有一说一，这么看效果确实不咋地。
但是滤波操作有时候确实有用
所以我在这里直接把怎么使用滤波操作说一下
这篇我介绍四种高斯滤波，方框滤波，中值滤波，均值滤波
高斯滤波：
Gauss=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1)
cv2.imshow("name",Gauss)
cv2.waitKey(0)
这段代码的意思是：输入一张名叫img的图片，取其中5*5大小的方块，做1次高斯滤波，并命名为Gauss。
也就是说（5，5）的意思是取多少乘多少的大小，这个可以修改，一般是3*3或者 5 *5
后面那个数字1的意思是执行几次高斯滤波
方框滤波
box=cv2.boxFilter(img,-1,(3,3),normalize=True)
cv2.imshow("name",box)
cv2.waitKey（0）
方框滤波一般修改的也是（3，3）这个地方，也是表示像素点的乘积
执行效果：
中值滤波
med = cv2.medianBlur(img, 5)
cv2.imshow("name",med)
cv2.waitKey(0)
这个中值滤波的理解可以用一张图来解释，我就不做解释了
注意，由于中值滤波的操作特点
第一行代码数字的修改一定为奇数！！
第一行代码的意思是：
对于输入的img图像，取5*5的像素点，再取最中间的像素点的值，进行图像处理，最终处理后的图像命名为med
来看一下执行效果：
均值滤波
blur = cv2.blur(img, (3, 3))
cv2.imshow("name", blur)
cv2.waitKey(0)
看了上面三个滤波的意思和操作方法
我对均值滤波就不做过多赘述了
直接看一下执行效果：
对于滤波的深入的原理，我这篇文章没有写，一方面答主水平有限，另一方面有时候对于高深的东西，多使用之后，再去理解其中原理或许会更好一些。