opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)

今天继续学习滤波器的相关知识!这篇比较简单,也短一些,明天写高斯滤波

opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)_第1张图片

方盒滤波 

boxFilter(scr, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]]) 

方盒滤波的卷积核如下:

opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)_第2张图片

 normalize(标准化)=True,a=1/(W*H)滤波器的宽高

normalize=False,a=1

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("F:\est01\e1440.jpg", 1)
dst = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5), normalize=True)
cv2.imshow('img', np.hstack((img, dst)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)_第3张图片 右边比左边要模糊一些

均值滤波 

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。 

opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)_第4张图片

均值滤波没有位深这个参数

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("F:\est01\e1440.jpg", 1)
dst = cv2.blur(img, (5, 5))
cv2.imshow('img', np.hstack((img, dst)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
opencv010 卷积02(方盒滤波和均值滤波)_第5张图片 效果和上面的方盒滤波一样

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