OpenCV-Python 图像平滑处理2:blur函数及滤波案例
一、图像平滑处理简介
图像平滑处理的基本概念非常直观,它使用滤波器模板确定的邻域内像素的平均/加权平均灰度值代替图像中每个像素的值。平滑线处理滤波器也称均值滤波器,所有系数都相等(非加权平均)的空间均值滤波器也称为盒状滤波器。
在《OpenCV-Python 图像平滑处理1:卷积函数filter2D详解及用于均值滤波的案例》介绍了使用filter2D实现
图像平滑处理,本文将介绍另外一个OpenCV-Python的函数blur实现平滑处理。
二、blur介绍
2.1、简介
blur是OpenCV用于进行图像模糊处理的函数,该函数使用归一化的盒装滤波器进行均值滤波处理。盒状滤波器的所有元素都相等,其元素为浮点数。blur的核矩阵进行了归一化处理,每个元素值=1/(滤波器核高×核宽),因此核矩阵的所有元素和值为1。
对系数相等的盒状滤波来说,由于核矩阵的对称性,卷积和相关的处理结果相同。关于相关和卷积的关系请参考《《数字图像处理》空间滤波学习感悟2:空间相关与卷积的概念、区别及联系》的介绍。
2.2、语法说明
语法
dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]] )
参数说明
- src:输入图像,可以是任何通道数的图像,处理时是各通道拆分后单独处理,但图像深度必须是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 或CV_64F;
- dst:结果图像,其大小和类型都与输入图像相同;
- ksize:卷积核(convolution kernel )矩阵大小,如上概述所述,实际上是相关核(correlation kernel),为一个单通道的浮点数矩阵,如果针对图像不同通道需要使用不同核,则需要将图像进行split拆分成单通道并使用对应核逐个进行处理
- anchor:核矩阵的锚点,用于定位核距中与当前处理像素点对齐的点,默认值(-1,-1),表示锚点位于内核中心,否则就是核矩阵锚点位置坐标,锚点位置对卷积处理的结果会有非常大的影响;
- borderType:当要扩充输入图像矩阵边界时的像素取值方法,当核矩阵锚点与像素重合但核矩阵覆盖范围超出到图像外时,函数可以根据指定的边界模式进行插值运算。可选模式包括:
注意:
- BORDER_WRAP在此不支持;
- 默认值为BORDER_DEFAULT ,与BORDER_REFLECT_101 、BORDER_REFLECT101相同
2.4、返回值
返回值为结果图像矩阵,因此输入参数中的dst参数无需输入。
从以上介绍可知,blur函数就是在《OpenCV-Python 图像平滑处理1:卷积函数filter2D详解及用于均值滤波的案例》介绍的filter2D的一种用于均值滤波的特定应用。
三、使用案例
下面的案例脱胎于OpenCV帮助文档,代码对输入图像进行均值滤波:
import cv2
import numpy as np
from opencvPublic import cmpMatrixdef smoothingByFiler2D():img = cv2.imread('f:\\pic\\opencvLogo.JPG')kernal = np.ones((5, 5), np.float32) / 25dst = cv2.filter2D(img, None, kernal,delta=0)return dstdef smoothingByBlur():img = cv2.imread('f:\\pic\\opencvLogo.JPG')ksize = (5,5)dst = cv2.blur(img, ksize)plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Original')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Blurred')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()return dstd1 = smoothingByBlur()
d2 = smoothingByFiler2D()if(cmpMatrix(d1,d2)): #对比两个结果矩阵是否一致print('d1==d2')
else: print('d1!=d2')
结果输出:
文字输出:
d1==d2
可以看到输出图像比输入图像变模糊了,且blur处理的结果矩阵与filter2D处理的结果完全一样。
四、小结
本文介绍了图像平滑处理及均值滤波等基础概念,并详细介绍了卷积函数blur的Python语法及参数,并用之进行了对图像的均值滤波平滑处理,可以看到其模糊化处理结果与filter2D完全一样,实际上它是filter2D一种特定场景的应用。
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