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小编给大家分享一下opencv图像滤波的作用是什么，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

为什么要使用滤波

消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。
如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。

图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。

python +opencv讲解

均值滤波

含义
如图：如果我们想对红色点进行处理，则它新值等于周围N乘N个像素点的平均（包括自身）

用表达式表达：

扩展到对整个图像进行均值滤波

实现方法：
处理结果=cv2.blur(原始图像,核大小)

核大小：以（宽度，高度）的元祖
效果：使图像变模糊啦。能处理被椒盐攻击过的照片。

import cv2
a=cv2.imread('lenacolor.png')#
b=cv2.blur(a,(8,8))
cv2.imshow('original',a)
cv2.imshow('result',b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当前标题：opencv图像滤波的作用是什么-创新互联
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