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原文：Python+OpenCV教程10：平滑图像
学习模糊/平滑图像，消除噪点。图片等可到源码处下载。
目标
- 模糊/平滑图片来消除图片噪声
- OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()
教程
滤波与模糊
推荐大家先阅读：番外篇：卷积基础(图片边框)，有助于理解卷积和滤波的概念。
关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）：
- 它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言）
- 低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化
低通滤波器就是允许低频信号通过，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之，用来增强图像边缘，进行锐化处理。
常见噪声有椒盐噪声和高斯噪声，椒盐噪声可以理解为斑点，随机出现在图像中的黑点或白点；高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声；这样解释并不准确，只要能简单分辨即可。
均值滤波
均值滤波是一种最简单的滤波处理，它取的是卷积核区域内元素的均值，用cv2.blur()实现，如3×3的卷积核：
img = cv2.imread('lena.jpg')
blur = cv2.blur(img, (3, 3)) # 均值模糊
所有的滤波函数都有一个可选参数borderType，还记得吗？这个参数就是我们在番外篇：卷积基础(图片边框)中所说的边框填充方式。
方框滤波
方框滤波跟均值滤波很像，如下面的公式。用cv2.boxFilter()函数实现，事实上，当可选参数normalize为True的时候，方框滤波就是均值滤波，如3×3的核，a就等于1/9；normalize为False的时候，a=1，相当于求区域内的像素和。
# 前面的均值滤波也可以用方框滤波实现：normalize=True
blur = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=True)
高斯滤波
前面两种滤波方式，卷积核内的每个值都一样，相当于图像区域中每个像素的权重也就一样。高斯滤波的卷积核权重并不相同，中间像素点权重最高，越远离中心的像素权重越小。（其原理是一个2维高斯函数，可以参考：Gaussian Filter）
高斯滤波相比均值滤波效率要慢，但可以有效消除高斯噪声，能保留更多的图像细节，所以经常被称为最有用的滤波器。
img = cv2.imread('gaussian_noise.bmp')
# 均值滤波vs高斯滤波
blur = cv2.blur(img, (5, 5)) # 均值滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1) # 高斯滤波
均值滤波与高斯滤波的对比结果如下（均值滤波丢失的细节更多）：
GaussianBlur()中参数3是σx，值越大，模糊效果越明显，0代表默认值0.8：getGaussianKernel()
中值滤波
中值又叫中位数，是所有值排序后取中间的值。中值滤波就是用区域内的中值来代替本像素值，所以那种孤立的斑点，如0或255很容易消除掉，适用于去除椒盐噪声和斑点噪声。中值是一种非线性操作，效率相比前面几种线性滤波要慢。
比如下面这张斑点噪声图，用中值滤波显然更好：
img = cv2.imread('salt_noise.bmp', 0)
# 均值滤波vs中值滤波
blur = cv2.blur(img, (5, 5)) # 均值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5) # 中值滤波
双边滤波
模糊操作基本都会损失掉图像细节信息，尤其前面介绍的线性滤波器，图像的边缘信息很难保留下来。然而，边缘edge信息是图像中很重要的一个特征，所以这才有了双边滤波。用cv2.bilateralFilter()函数实现：
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 双边滤波vs高斯滤波
gau = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 高斯滤波
blur = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) # 双边滤波
可以看到，双边滤波明显保留了更多边缘信息。
小结
- 在不知道用什么滤波器好的时候，优先高斯滤波
cv2.GaussianBlur()，然后均值滤波cv2.blur() - 斑点和椒盐噪声优先使用中值滤波
cv2.medianBlur() - 要去除噪点的同时尽可能保留更多的边缘信息，使用双边滤波
cv2.bilateralFilter() - 线性滤波方式：均值滤波、方框滤波、高斯滤波（速度相对快）
- 非线性滤波方式：中值滤波、双边滤波（速度相对慢）
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