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图像过滤：

对于每个像素，一个5x5窗口以此像素为中心，将落在此窗口内的所有像素相加，然后将结果除以25.这等同于计算平均值该窗口内的像素值。 对图像中的所有像素执行此操作以产生输出滤波图像

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('F:/lena.jpg', 0)

kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25

dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

cv2.imshow('original', img)

cv2.imshow('result', dst)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

/

平滑处理：通 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 troyAllWindows()

/

中值滤波

函数cv2.medianBlur（）计算核心窗口下所有像素的中值，中心像素被这个中值替换。 这对消除椒盐噪音非常有效。 有一点值得注意的是，在高斯和盒式滤波器中，中心元素的滤波值可以是原始图像中可能不存在的值。 然而，在中值滤波中情况并非如此，因为中心元素总是被图像中的某个像素值替换。 这有效地降低了噪音。 内核大小必须是正奇数。

import cv2

img = cv2.imread('F:/lena.jpg', 0)

median = cv2.medianBlur(img,5)

cv2.imshow('original', img)

cv2.imshow('result', median)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

/

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