python opencv圖像的均值濾波、中值濾波和高斯濾波

一、實驗目的

掌握opencv如何實現圖像的均值濾波、中值濾波和高斯濾波。

二、實驗內容

1.題目描述

對圖片test.png進行圖像的均值濾波、中值濾波和高斯濾波，還有高斯邊緣檢測，下面是test.png原圖片。

 

下面需要達到的效果：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.實現過程

通過對老師發給的代碼進行分析，再在百度上搜索分析，代碼如下：

import cv2  
import numpy as np  
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

__author__ = "sunjingjing"
#均值濾波
def blur(source):
    
    img = cv2.blur(source, (10,10))

    cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中顏色的hex碼的儲存順序不同
    pilimg = Image.fromarray(cv2img)

    draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 圖片上打印
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 參數1：字體文件路徑，參數2：字體大小
    draw.text((0, 0), "均值濾波", (255, 0, 0), font=font) # 參數1：打印坐標，參數2：文本，參數3：字體顏色，參數4：字體

    # PIL圖片轉cv2 圖片
    cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("blur", cv2charimg)
#中值濾波
def medianBlur(source):
    img= cv2.medianBlur(source, 3)
    cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中顏色的hex碼的儲存順序不同
    pilimg = Image.fromarray(cv2img)

    draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 圖片上打印
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 參數1：字體文件路徑，參數2：字體大小
    draw.text((0, 0), "中值濾波", (255, 0, 0), font=font) # 參數1：打印坐標，參數2：文本，參數3：字體顏色，參數4：字體
    # PIL圖片轉cv2 圖片
    cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("medianBlur", cv2charimg)
#方框濾波
def BoxFilter(source):

    img = cv2.boxFilter(source, -1, (5,5), normalize=1)
    cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中顏色的hex碼的儲存順序不同
    pilimg = Image.fromarray(cv2img)

    draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 圖片上打印
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 參數1：字體文件路徑，參數2：字體大小
    draw.text((0, 0), "方框濾波", (255, 0, 0), font=font) # 參數1：打印坐標，參數2：文本，參數3：字體顏色，參數4：字體
    # PIL圖片轉cv2 圖片
    cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("boxFilter", cv2charimg)
#高斯濾波
def GaussianBlur(source):
    img = cv2.GaussianBlur(source, (3,3), 0)
    cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中顏色的hex碼的儲存順序不同
    pilimg = Image.fromarray(cv2img)

    draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 圖片上打印
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 參數1：字體文件路徑，參數2：字體大小
    draw.text((0, 0), "高斯濾波", (255, 0, 0), font=font) # 參數1：打印坐標，參數2：文本，參數3：字體顏色，參數4：字體
    # PIL圖片轉cv2 圖片
    cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("GaussianBlur", cv2charimg)

#高斯邊緣檢測
def Gaussian(source):
    sobelX = cv2.Sobel(source,cv2.CV_64F,1,0)#x方向的梯度
    sobelY = cv2.Sobel(source,cv2.CV_64F,0,1)#y方向的梯度
    
    sobelX = np.uint8(np.absolute(sobelX))#x方向梯度的絕對值
    sobelY = np.uint8(np.absolute(sobelY))#y方向梯度的絕對值

    img = cv2.bitwise_or(sobelX,sobelY)#
    cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中顏色的hex碼的儲存順序不同
    pilimg = Image.fromarray(cv2img)

    draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 圖片上打印
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 參數1：字體文件路徑，參數2：字體大小
    draw.text((0, 0), "高斯邊緣檢測", "green", font=font) # 參數1：打印坐標，參數2：文本，參數3：字體顏色，參數4：字體

    # PIL圖片轉cv2 圖片
    cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("GaussianBlur", cv2charimg)

if __name__ == "__main__":
    #加載圖片
    img = cv2.imread("test2.png")
    cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow("input image", img)
    blur(img)
    medianBlur(img)
    GaussianBlur(img)
    # Gaussian(img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

3.運行結果

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.問題及解決方法

問題：沒有辦法將中文寫在圖片上，一有中文就亂碼

解決方法：在百度上搜索，發現要寫上中文，要設置漢字的字體顏色和坐標將漢字沾在圖片上。也就是下面這幾行代碼

 

三、實驗總結

通過這次的作業，我發現opencv真的沒有xavis 好用，xavis短短幾行代碼，但在python或C語言中就需要很多行，不過opencv是開源的，比較方便。還有網絡促進了社會進步，在網上我可以找到自己需要的東西，也可以自己去學習機器視覺方面的知識。總之對機器視覺有了更深的了解。