图像平滑（图像模糊）：

    一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。

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1. 平均模糊

# kernel size is 5*5

blur = cv.blur(img,(5,5))

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2. 高斯模糊

# kernel size is 5*5，0：标准差根据核大小得出

blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)

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3. 中值模糊

# kernel size is 5*5

median = cv.medianBlur(img,5)

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4. 双边模糊

# cv.bilateralFilter is highly effective in noise removal while keeping edges sharp

blur = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)

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实验代码：

 1 import cv2 as cv
 2 
 3 import numpy as np
 4 
 5 from matplotlib import pyplot as plt
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 7 image1 = cv.imread('../paojie_sp2.jpg')
 8 
 9 avg_img = cv.blur(image1,(5,5))
10 
11 gau_img = cv.GaussianBlur(image1,(5,5),0)
12 
13 med_img = cv.medianBlur(image1,5)
14 
15 bil_img = cv.bilateralFilter(image1,9,75,75)
16 
17 plt.figure(1)
18 
19 plt.subplot(231),plt.imshow(image1),plt.title('Original'),plt.axis('off')
20 
21 plt.subplot(232),plt.imshow(avg_img),plt.title('Average Blur'),plt.axis('off')
22 
23 plt.subplot(233),plt.imshow(gau_img),plt.title('Gaussian Blur'),plt.axis('off')
24 
25 plt.subplot(234),plt.imshow(med_img),plt.title('Median Blur'),plt.axis('off')
26 
27 plt.subplot(235),plt.imshow(bil_img),plt.title('Bilateral Blur'),plt.axis('off')
28 
29 plt.show()

 

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实验结果：

各种图像平滑方法的输出结果 ↑