OpenCV-Python系列六：图像滤波 图像滤波是一种十分常见的图像处理手段 。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素 。当然，这并不是绝对的，有时候你为了评估图像的质量，也会将这些“特立独行”的像素作为选取的目标。无论你采用什么方法，记住你要的目标就行，有时候你的目标可能是别人的背景 。
滤波常常会使得图像变得模糊(非绝对)，那么，为什么你需要将一幅清晰的图像变得模糊呢？下面的例子应该可以解释 。
高斯滤波采用满足正态分布的核模板，其参数的主要参数是标准差σ，代表核的离散程度，σ值越小，模板中心系数与边缘系数差越大 ， 平滑的程度越小 。
高斯滤波对图像采集过程中由于不良照明/高温引起的传感器噪声信号有较好的效果，消除了图像中的高频信号 。
由于得到的是一维的Gaussian Kernel，你可以采用下面的方式转为二维的
为了便于直观感受高斯滤波的效果，使用Canny算子来提取轮廓对比，你可以试试在特征提取前加高斯滤波对比 。
补充说明：对于均值滤波 ， 你也可以使用cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]])来实现，需要将normalize设置为True,当设置normalize为False时 ， 实现的是将kernel内像素相加，官方文档做出的描述为：
中值滤波对图像中的脉冲型(椒盐等)噪声信号处理效果好，当 你的应用场景存在这种颗粒感的噪声信号时 ， 中值滤波会是一种很好的选择。它，选取kernel区域内像素点集的中值最为锚点的像素值，对类似投票机制中的最高分(高灰阶点)和最低分(过低灰阶点)影响有很好的抑制作用 。
如果你的应用涉及到图像美化，双边滤波可以初步达到你的期望，关于双边滤波，这里不做展开，由你来探索，其函数参数信息如下 。
对于opencv-python的图像滤波部分有问题欢迎留言 ， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见 。
python 中一维数据中值滤波函数 ， 在matlab中有 medfilt1函数，Python中有吗 ， 只找到了图像2维的，有python平滑滤波函数的python平滑滤波函数，在numpy包中
import numpy as np
dat = [1,3,5,6,7,2,4]
med = np.median(dat) # med=4.0
python如何实现类似matlab的小波滤波？T=wpdec(y,5,'db40');
%信号y进行波包解层数5T波树plot看
a10=wprcoef(T,[1,0]);
?节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树
%以下为滤波程序（主要调节参数cpython平滑滤波函数的大?。?
c=10;
wn=0.1;
fs=50000; %采样频率python平滑滤波函数；
b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c 1));
y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波 。
【转载】Python实现信号滤波（基于scipy）利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波
Required input defintions are as follows;
time:Time between samples
band:The bandwidth around the centerline freqency that you wish to filter
freq:The centerline frequency to be filtered
ripple: The maximum passband ripple that is allowed in db
order:The filter order.For FIR notch filters this is best set to 2 or 3, IIR filters are best suited for high values of order.This algorithm is hard coded to FIR filters
filter_type: 'butter', 'bessel', 'cheby1', 'cheby2', 'ellip'
data:the data to be filtered
用python设计FIR陷波滤波器
滤波方法及python实现 对滤波的 总结 ： 对特定频率进行有效提取，并对提取部分进行特定的处理（增益，衰减 ， 滤除）的动作被叫做滤波 。
最常用的滤波器类型有三种： 通过式（Pass），搁架式（Shelving）和参量式（Parametric） 。滤波器都有一个叫 参考频率（Reference Frequency）的东西 ， 在不同类型的滤波器中，具体的叫法会有所不同 。
通过式滤波器可以让参考频率一侧的频率成分完全通过该滤波器 ， 同时对另一侧的频率成分做线性的衰减 ， 就是 ， 一边让通过，一边逐渐被滤除 。在信号学中，通过的区域被称为通带，滤除的区域被叫做阻带，在通过式滤波器中，参考频率通常被称为截止频率 。
高通滤波器（high-pass filters）：让截止频率后的高频区域通过，另一侧滤除，低通滤波器（low-pass filters）：让截止频率前的低频区域通过，另一侧滤除，通
以下是高通滤波器与低通滤波器的核心参数：
截止频率（Cut-off frequency） ：决定了通带（通过的频率部分）与阻带（阻止的频率部分）的分界曲线，截止频率的位置并非是在曲线开始弯曲的那个点 ， 而是在-3dB的位置 。以图2左侧的高通滤波器为例，截止频率点之上的部分频率并没有全部被通过，而是有个曲线 ， 在曲线回归平直后其频率才被完全通过 。至于为什么要将-3dB的位置设为截止频率，是因为-3dB对于滤波器的设计而言是个非常重要的位置，如果设为其他位置，则会让通过式滤波器的设计变得尤为复杂 。
斜率（Slope） ：表示的是通带与阻带的分界曲线的倾斜程度，也就是说斜率决定了分界曲线是偏向平缓的，还是偏向垂直的，斜率越大（更陡峭），人工处理的痕迹就越明显 。斜率的单位为dB/oct ， 中文称为分贝每倍频程 。虽然绕口 ， 但其实很简单，如6dB/oct ， 意思为一个倍频程的距离会产生6dB的衰减，数字滤波器常见的斜率选择有6dB/oct，12dB/oct，18dB/oct，24dB/oct，30dB/oct等等（图3） 。
scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')
这里假设采样频率为1000hz,信号本身最大的频率为500hz，要滤除10hz以下和400hz以上频率成分，即截至频率为10hz和400hz,则wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8 。Wn=[0.02,0.8]
OpenCV Python 系列教程4 - OpenCV 图像处理（上） 学习目标：
OpenCV 中有 150 多种色彩空间转化的方法，这里只讨论两种：
HSV的色相范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255] 。不同的软件使用不同的规模 。如果要比较 OpenCV 值和它们，你需要标准化这些范围 。
HSV 和 HLV 解释
运行结果：该段程序的作用是检测蓝色目标，同理可以检测其他颜色的目标
结果中存在一定的噪音，之后的章节将会去掉它
这是物体跟踪中最简单的方法 。一旦你学会了等高线的函数，你可以做很多事情，比如找到这个物体的质心，用它来跟踪这个物体，仅仅通过在相机前移动你的手来画图表，还有很多其他有趣的事情 。
菜鸟教程 在线 HSV- BGR 转换
比如要找出绿色的 HSV 值 ， 可以使用上面的程序，得到的值取一个上下界 。如上面的取下界 [H-10, 100, 100]，上界 [H 10, 255, 255]
或者使用其他工具如GIMP
学习目标：
对图像进行阈值处理，算是一种最简单的图像分割方法，基于图像与背景之间的灰度差异，此项分割是基于像素级的分割
threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) - retval, dst
计算图像小区域的阈值 。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值，这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果 。
三个特殊的输入参数和一个输出参数
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) - dst
opencv-threshold-python
OpenCV 图片集
本节原文
学习目标：
OpenCV 提供两种变换函数： cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective
cv2.resize()完成缩放
文档说明
运行结果
说明:cv2.INTER_LINEAR方法比cv2.INTER_CUBIC还慢，好像与官方文档说的不一致？ 有待验证 。
速度比较： INTER_CUBICINTER_NEARESTINTER_LINEARINTER_AREAINTER_LANCZOS4
改变图像的位置，创建一个np.float32类型的变换矩阵 ，
warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) - dst
运行结果：
旋转角度（）是通过一个变换矩阵变换的：
OpenCV 提供的是可调旋转中心的缩放旋转，这样你可以在任何你喜欢的位置旋转 。修正后的变换矩阵为
这里
OpenCV 提供了cv2.getRotationMatrix2D控制
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) → retval
运行结果
cv2.getAffineTransform(src, dst) → retval
函数关系：
\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix} =
其中
运行结果：图上的点便于观察，两图中的红点是相互对应的
透视变换需要一个 3x3 变换矩阵 。转换之后直线仍然保持笔直，要找到这个变换矩阵 ， 需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的对应点 。在这 4 个点中，有 3 个不应该共线 。通过cv2.getPerspectiveTransform计算得到变换矩阵，得到的矩阵cv2.warpPerspective变换得到最终结果 。
本节原文
平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring）,是一种简单且使用频率很高的图像处理方法 。平滑处理的用途：常见是用来 减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法 。
图像滤波：尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性 。
消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作 。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，在高频段，有用的信息会被噪声淹没 。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响 。
【python平滑滤波函数 平滑滤波代码】 滤波的目的：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；为适应图像处理的要求，消除图像数字化时混入的噪声 。
滤波处理的要求：不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；图像清晰视觉效果好 。
平滑滤波是低频增强的空间滤波技术 ， 目的：模糊和消除噪音 。
空间域的平滑滤波一般采用简单平均法，即求邻近像元点的平均亮度值 。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑效果越好，但是邻域过大，平滑也会使边缘信息的损失的越大 ， 从而使输出图像变得模糊 。因此需要选择合适的邻域 。
滤波器：一个包含加权系数的窗口，利用滤波器平滑处理图像时 ， 把这个窗口放在图像上，透过这个窗口来看我们得到的图像 。
线性滤波器：用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率 。
低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器、全通滤波器、陷波滤波器
boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]]) - dst
均值滤波是方框滤波归一化后的特殊情况 。归一化就是要把处理的量缩放到一个范围内如 (0,1)，以便统一处理和直观量化 。非归一化的方框滤波用于计算每个像素邻近内的积分特性，比如密集光流算法中用到的图像倒数的协方差矩阵 。
运行结果：
均值滤波是典型的线性滤波算法，主要方法为邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值 。一般需要在图像上对目标像素给出一个模板（内核） ， 该模板包括了其周围的临近像素（比如以目标像素为中心的周围8（3x3-1）个像素，构成一个滤波模板，即 去掉目标像素本身 ） 。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值 。即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板 ， 该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x ， y），即个g（x ， y）=1/m ∑f（x，y），其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数 。
均值滤波本身存在着固有的缺陷 ， 即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点 。
cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) → dst
结果：
高斯滤波：线性滤波，可以消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程 。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值 ， 都由其本身和邻域内的其他像素值经过 加权平均 后得到 。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值 。
高斯滤波有用但是效率不高 。
高斯模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同 。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现） 。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积 。由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊 。
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器 。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效 。
一维零均值高斯函数为:高斯分布参数决定了高斯函数的宽度 。
高斯噪声的产生
GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) - dst
线性滤波容易构造，并且易于从频率响应的角度来进行分析 。
许多情况 ， 使用近邻像素的非线性滤波会得到更好的结果 。比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声，即图像偶尔会出现很大值的时候，用高斯滤波器进行图像模糊时，噪声像素不会被消除，而是转化为更为柔和但仍然可见的散粒 。
中值滤波（Median filter）是一种典型的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声『椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器 ， 传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声 。椒盐噪声往往由图像切割引起 。』的同时又能保留图像边缘细节，
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替 ， 让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点，对于 斑点噪声（speckle noise）和椒盐噪声（salt-and-pepper noise） 来说尤其有用，因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值 。中值滤波器在处理连续图像窗函数时与线性滤波器的工作方式类似 ， 但滤波过程却不再是加权运算 。
中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用，是非常经典的平滑噪声处理方法 。
与均值滤波比较：
说明：中值滤波在一定条件下，可以克服线性滤波器（如均值滤波等）所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰即图像扫描噪声最为有效 。在实际运算过程中并不需要图像的统计特性 ， 也给计算带来不少方便 。但是对一些细节多，特别是线、尖顶等细节多的图像不宜采用中值滤波 。
双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合 图像的空间邻近度和像素值相似度 的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的 。具有简单、非迭代、局部的特点 。
双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving） ， 一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显 。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差 sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存 。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声 ， 双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波 。
运行结果
学习目标:
形态变换是基于图像形状的一些简单操作 。它通常在二进制图像上执行 。
膨胀与腐蚀实现的功能
侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它会侵蚀前景物体的边界（总是试图保持前景为白色） 。那它是做什么的？内核在图像中滑动（如在2D卷积中） 。只有当内核下的所有像素都是 1 时 ， 原始图像中的像素（ 1 或 0 ）才会被视为 1 ，否则它将被侵蚀（变为零）
erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) - dst
与腐蚀的操作相反 。如果内核下的至少一个像素为“1”，则像素元素为“1” 。因此它增加了图像中的白色区域或前景对象的大小增加 。通常，在去除噪音的情况下，侵蚀之后是扩张 。因为，侵蚀会消除白噪声，但它也会缩小我们的物体 。所以我们扩大它 。由于噪音消失了，它们不会再回来，但我们的物体区域会增加 。它也可用于连接对象的破碎部分
python平滑滤波函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于平滑滤波代码、python平滑滤波函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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