OpenCV：图像平滑和图像模糊处理

导包：

import numpy as np

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

def show(image):

    plt.imshow(image)

    plt.axis('off')

    plt.show()

def imread(image):

    image=cv2.imread(image)

    image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

    return image

图像的平滑处理：

kernelsizes=[(3,3),(9,9),(15,15)]

plt.figure(figsize=(15,15))

for i,kenel in enumerate(kernelsizes):

    plt.subplot(1,3,i+1)

    #平均平滑的方式

    blur=cv2.blur(image,kenel)

    plt.axis('off')#不显示坐标

    plt.title('great title'+str(kenel))

    plt.imshow(blur)

plt.show()

高斯模糊：

kernelsizes=[(3,3),(9,9),(15,15)]#仅对于这幅图来说，高斯模糊和平均模糊是没有什么区别的。

plt.figure(figsize=(15,15))

for i,kenel in enumerate(kernelsizes):

    plt.subplot(1,3,i+1)

    #平均平滑的方式

    blur=cv2.GaussianBlur(image,kenel,0)

    plt.axis('off')#不显示坐标

    plt.title('great title'+str(kenel))

    plt.imshow(blur)

plt.show()

中值模糊：

plt.figure(figsize=(15,15))

for i,kenel in enumerate((3,9,15)):#意思是代表3*3，9*9，15*15的卷积核

    plt.subplot(1,3,i+1)

    #平均平滑的方式

    blur=cv2.medianBlur(image,kenel,0)

    plt.axis('off')#不显示坐标

    plt.title('great title'+str(kenel))

    plt.imshow(blur)

plt.show()