opencv-python cv2.medianBlur函数

medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
#这里的src代表输入图像，dst代表输出图像，ksize 必须是正数且为奇数
#该函数使用中值滤波器来平滑图像，可以消除图像中的小点，该值越大，则消除的点越大

当同一幅图像上的不同部分的具有不 同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的 每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是 不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。 这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个。

• Adaptive Method- 指定计算阈值的方法。

– cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值取自相邻区域的平 均值

– cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域 的加权和，权重为一个高斯窗口。

• Block Size - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。

• C - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常 数。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('1.png',0)#打卡图片
# 中值滤波
img = cv2.medianBlur(img,5)
#medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
#这里的src代表输入图像，dst代表输出图像，ksize 必须是正数且为奇数
#该函数使用中值滤波器来平滑图像，可以消除图像中的小点，该值越大，则消除的点越大
ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
#自适应阈值函数adaptivthreshold 11 为 Block size, 2 为 C 值
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
titles = ['Original Image', 'Global Thresholding (v = 127)',
            'Adaptive Mean Thresholding', 'Adaptive Gaussian Thresholding']
images = [img, th1, th2, th3]

for i in range(4):
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

其运行结果为：

。