这篇文章将为大家详细讲解有关python实现均值滤波的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：申请域名、虚拟空间、营销软件、网站建设、石鼓网站维护、网站推广。
均值滤波：典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8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。
import cv2
import numpy as np
def blur_demo(image):
"""
均值模糊 : 去随机噪声有很好的去噪效果
（1, 15）是垂直方向模糊，（15， 1）是水平方向模糊
"""
dst = cv2.blur(image, (1, 15))
cv2.imshow("avg_blur_demo", dst)
def median_blur_demo(image): # 中值模糊 对椒盐噪声有很好的去燥效果
dst = cv2.medianBlur(image, 5)
cv2.imshow("median_blur_demo", dst)
def custom_blur_demo(image):
"""
用户自定义模糊
下面除以25是防止数值溢出
"""
kernel = np.ones([5, 5], np.float32)/25
dst = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
cv2.imshow("custom_blur_demo", dst)
src = cv2.imread("./fapiao.png")
img = cv2.resize(src,None,fx=0.8,fy=0.8,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('input_image', img)
blur_demo(img)
median_blur_demo(img)
custom_blur_demo(img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.blur(img, (1, 15)) 进行均值滤波
参数说明：img表示输入的图片， (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小
关于python实现均值滤波的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
