python中值濾波,椒鹽去噪,圖片增強(qiáng)實例-創(chuàng)新互聯(lián)

受光照、氣候、成像設(shè)備等因素的影響，灰度化后的圖像存在噪聲和模糊干擾，直接影響到下一步的文字識別，因此，需要對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。圖片預(yù)處理中重要一環(huán)就是椒鹽去澡，通常用到中值濾波器進(jìn)行處理，效果很好。中值濾波器是一種非線性濾波器，其基本原理是把數(shù)字圖像中某點的值用其領(lǐng)域各點值的中值代替。

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如求點[i,j]的灰度值計算方法為：

（1）按灰度值順序排列[i,j]領(lǐng)域中的像素點；

（2）取排序像素集的中間值作為[i,j]的灰度值。中值濾波技術(shù)能有效抑制噪聲。

直接上代碼，希望給大家有幫助：

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import os
import scipy.signal as signal

input_images = np.zeros((300, 300))
filename = "D:\字母圖庫\F\P80627-112853.jpg"
print(filename)
img = Image.open(filename).resize((300, 300)).convert('L')
width = img.size[0]
height = img.size[1]

for h in range(0, height):
  for w in range(0, width):
    if img.getpixel((h, w)) < 128:
      input_images[w, h] = 0
    else:
      input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test1111", input_images)

data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二維中值濾波
for h in range(0, height):
  for w in range(0, width):
    if data[h][w] < 128:
      input_images[w, h] = 0
    else:
      input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test2222", input_images)

data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=5) # 二維中值濾波
for h in range(0, height):
  for w in range(0, width):
    if data[h][w] < 128:
      input_images[w, h] = 0
    else:
      input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test3333", input_images)
cv2.waitKey(0)

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