数学之路-python计算实战(18)-机器视觉-滤波去噪(双边滤波与高斯滤波 )

本文主要是介绍数学之路-python计算实战(18)-机器视觉-滤波去噪(双边滤波与高斯滤波 )，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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。

#滤波去噪
lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8)
cv2.imshow('src',newimg)
cv2.imshow('dst',lbimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()   

双边滤波器的好处是可以做边缘保存࿰

这篇关于数学之路-python计算实战(18)-机器视觉-滤波去噪(双边滤波与高斯滤波 )的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---