python opencv高斯滤波_【OpenCV】基于Python的图像高斯平滑和椒盐噪声处理

最近要做一个Project，是使用TV来对添加了Gaussian和Salt&Pepper噪声的图像进行恢复，前期的任务是生成噪声污染的图像。

噪声图像的生成采用对图像进行高斯平滑，之后在随机的对图像添加椒盐噪声。

里面用到的几个opencv的方法：

random.random_integers:产生范围内的随机整数

cv2.GaussianBlur:对图像进行高斯滤波

源代码：

import cv2

from numpy import *

def SaltAndPepper(src,percetage):

NoiseImg=src

NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])

for i in range(NoiseNum):

randX=random.random_integers(0,src.shape[0]-1)

randY=random.random_integers(0,src.shape[1]-1)

if random.random_integers(0,1)==0:

NoiseImg[randX,randY]=0

else:

NoiseImg[randX,randY]=255

return NoiseImg

if __name__=='__main__':

img=cv2.imread('Lena.jpg',flags=0)

gimg=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),sigmaX=0)

NoiseImg=SaltAndPepper(gimg,0.4)

#cv2.imshow('img',gimg)

#figure()

Pers=[0.4,0.5,0.6]

for i in Pers:

NoiseImg=SaltAndPepper(gimg,i)

fileName='GaussianSaltPepper'+str(i)+'.jpg'

cv2.imwrite(fileName,NoiseImg,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])

cv2.imshow('img2',NoiseImg)

cv2.waitKey()

添加40%椒盐噪声的效果图：

添加50%椒盐噪声的效果图：

添加60%椒盐噪声的效果图：

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