前言：

1. 大致原理说明

2. 常用参数

滤波方式

1. 高斯滤波

2. 均值滤波

3. 方框滤波

4. 中值滤波

5. 双边滤波

6. 自定义卷积核滤波

前言：

1. 大致原理说明

图像的平滑滤波处理本质上就是定义一个N×N的矩阵分别按照一定算法与像素值进行运算，最后改变N×N的矩阵中间点像素值的结果，也就是图像平滑的结果。

这样的话，使N×N矩阵的中心点与周围(N的平方-1)个点有着数学关系，就可以利用这种数学关系来使图像颜色的突变 变得不那么明显。这也就是平滑滤波的基本原理。

上文中的N×N矩阵被成为平滑滤波的卷积核。

下文中提到的卷积核也就是N×N矩阵。（N必须要是奇数，两个N可以不同）

一般我们使用3×3或者5×5，在传入函数参数时，应使用元组的形式(3，3)，(5，5)，（3，5）。

一个卷积核区域所有值与卷积核本身权重相乘再相加（有可能会归一化）得到卷积核中间像素点的值。（主要是卷积核的权重，和归不归一化）

滤波方式有高斯滤波、均值滤波、方框滤波、中值滤波和双边滤波。（5种）

还有一种称作2D卷积核滤波，也叫做自定义卷积核。也就是说他可以由我们自己设定卷积核来处理图像，而不用被以上5种方式所拘束。

2. 常用参数

先大概说一下常用的参数：（下文函数需要这些参数将不再过多阐述，请读者翻到这里查阅）

dst：返回滤波后图像的结果。

src：表示原始图像（需要进行处理的图像）。

ksize：表示滤波用的卷积核大小，卷积核的数值一定是奇数。传入为（3，3）、（5，5）。

borderType：表示以哪种方式处理边界值。（可以不传该参数）

anchor：表示图像处理的锚点，默认值为（-1，-1），表示位于卷积核中心点。可以不传该参数，使用默认值即可。

depth：表示处理后图像的深度，一般使用-1来表示与原始图像相同的深度（传参数为-1）。

normalize：表示是否进行归一化操作，（=0，不进行归一化；=1，进行归一化）。

滤波方式

1. 高斯滤波

卷积核内的权重呈现高斯分布

dst = cv2.GassianBlur（src， ksize， sigmaX， sigmaY， borderType）

sigmaX、sigmaY：这两个参数分别表示卷积核在水平方向上的权重值。一般不使用，传0即可。

例：

gauss = cv.GaussianBlur(image, (7, 7), 0, 0)

import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
gauss = cv.GaussianBlur(image, (7, 7), 0, 0)cv.imshow("gauss", gauss)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

高斯滤波会使图片变得模糊。

也可以改变卷积核试一下比如（3，7），（7，3）

你会发现两张处理过后的图，一个横向模糊（重影）更多，一个纵向模糊（重影）更多。

2. 均值滤波

卷积核内的权重都为1，它们求和后再除以（N×N）（归一化）

dst = cv2.blur(src， ksize， anchor， borderType)

anchor：表示图像处理的锚点，默认值为（-1，-1），表示位于卷积核中心点。可以不传该参数，使用默认值即可。

例：

blur1 = cv.blur(image, (5, 9))

import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
blur1 = cv.blur(image, (5, 9))
blur2 = cv.blur(image, (9, 5))cv.imshow("blur1", blur1)
cv.imshow("blur2", blur2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

3. 方框滤波

方框滤波和均值滤波非常相似，卷积权重都为1，但它多了一个参数可以选择归不归一化。

dst = cv2.boxFilter(src， depth， ksize， anchor， normalize， borderType)

depth：表示处理后图像的深度，一般使用-1来表示与原始图像相同的深度（传参数为-1）。

normalize：表示是否进行归一化操作，（=0，不进行归一化；=1，进行归一化）。

例：

# 不归一化
box_1 = cv.boxFilter(image, -1, (3, 1), normalize=0)
# 归一化
box_2 = cv.boxFilter(image, -1, (3, 1), normalize=1)

import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
# 不归一化
box_1 = cv.boxFilter(image, -1, (3, 1), normalize=0)
# 归一化
box_2 = cv.boxFilter(image, -1, (3, 1), normalize=1)
cv.imshow("box_1", box_1)
cv.imshow("box_2", box_2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

4. 中值滤波

将卷积核内像素的值由大到小排列，取中位数代替卷积核中间的像素值。

dst = cv2.medianBlur(src， ksize)

例：

gauss = cv.medianBlur(image, 3)

import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
gauss = cv.medianBlur(image, 3)cv.imshow("gauss", gauss)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

5. 双边滤波

与上几种滤波方式的不同点：

以上四种滤波方式虽然可以完成对图像的滤波作用，但是并不能很好的保护边缘信息。双边滤波的出现解决了这几个问题，它再滤波过程中可以有效保护图像的边缘信息。

原理：

双边滤波再计算某个像素点是不仅考虑距离信息，还会考虑色差信息。

与当前像素点色差较小的像素点会赋予较大的权重值，色差较大的像素点会赋予较小的权重值。这样就可以保护边缘信息了。

函数：

dst = cv2.bilateralFilter(src， d， sigmaColor， sigmaSpace， borderType)

d：表示再滤波时选取的空间距离参数，表示以当前像素点为中心点的半径。在实际应用中一般选取5.

sigmaColor：表示双边滤波选取的色差范围。

sigmaSpace：表示坐标空间的sigma值，它的值越大，表示越多的点参与滤波。

例：

bilateral2 = cv.bilateralFilter(image, 5, 100, 100)

import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
bilateral1 = cv.bilateralFilter(image, 5, 100, 100)
bilateral2 = cv.bilateralFilter(image, 5, 100, 100)
cv.imshow("bilateral1", bilateral1)
cv.imshow("bilateral2", bilateral2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

6. 自定义卷积核滤波

可以自己设定卷积核的大小和权重分布，再来滤波。

import cv2 as cv
import numpy as npimage = cv.imread("E:/dahai.jpeg")
k1 = np.ones((3, 3), np.float32)*1/9    # 自定义卷积核k1~~k4
k2 = np.ones((3, 3), np.float32)*2/9
k3 = np.ones((3, 3), np.float32)*3/9
k4 = np.ones((3, 3), np.float32)*4/9out1 = cv.filter2D(image, -1, k1)       # 使用自定义卷积核滤波
out2 = cv.filter2D(image, -1, k2)
out3 = cv.filter2D(image, -1, k3)
out4 = cv.filter2D(image, -1, k4)cv.imshow("out1", out1)
cv.imshow("out2", out2)
cv.imshow("out3", out3)
cv.imshow("out4", out4)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

当然，自定义卷积核使用的是numpy库生成的数组类型。

opencv库是依赖于numpy库的。

我们学习opencv也需要对numpy库的一般用法有一个大概的了解。

总之，

对于滤波方式而言，在不同的场景下，自己选用合适的滤波方法。

其实也就双边滤波保留边缘信息比较特殊一点。其他的也区别不大。

自定义的话，也就是自己随便玩一玩。也更加的自由化。

大概知道平滑滤波的原理，会用一些常用滤波函数方法，其实也就差不多了。

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opencv-python学习（三）图片的平滑滤波处理

前言：

1. 大致原理说明

2. 常用参数

滤波方式

1. 高斯滤波

2. 均值滤波

3. 方框滤波

4. 中值滤波

5. 双边滤波

6. 自定义卷积核滤波

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