OpenCV库学习之cv2.medianBlur函数

一、简介

cv2.medianBlur 是 OpenCV 库中的一个函数，用于对图像进行中值滤波。中值滤波是一种非线性的数字滤波技术，它将图像中每个像素的值替换为该像素周围邻域内的中值。这种滤波方法对于去除**椒盐噪声（salt-and-pepper noise）**特别有效，并且可以保持边缘信息，因此常用于图像的预处理阶段。

二、语法和参数

语法:

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)

参数:

• src: 输入图像，必须是单通道灰度图像或多通道彩色图像。
• ksize: 滤波器的大小，必须是一个正奇数，例如3, 5, 7等。

返回值:

• dst: 输出图像，与输入图像 src 具有相同的大小和类型。

三、实例

3.1 基本使用

假设我们有一个名为 lena.png 的图像文件，我们将对其进行中值滤波处理。

代码:

import cv2

# 读取图像
src = cv2.imread('lena.png', 0)

# 应用中值滤波
dst = cv2.medianBlur(src, 5)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', src)
cv2.imshow('Median Blurred Image', dst)

# 等待按键后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出:
由于这是一个图像处理函数，输出将是滤波后的图像，显示在窗口中。这里没有文本输出。

3.2 处理彩色图像

如果我们有一个彩色图像，我们也可以对其应用中值滤波。

代码:

import cv2

# 读取彩色图像
src_color = cv2.imread('color_input.jpg')

# 应用中值滤波
dst_color = cv2.medianBlur(src_color, 5)

# 显示原始彩色图像和滤波后的彩色图像
cv2.imshow('Original Color Image', src_color)
cv2.imshow('Median Blurred Color Image', dst_color)

# 等待按键后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出:
同样，这里没有文本输出，但是会有两个窗口显示原始的彩色图像和滤波后的彩色图像。

四、注意事项

1. ksize 必须是正奇数，否则函数会抛出错误。
2. 中值滤波对图像的边缘像素处理可能不是最优的，因为边缘像素的邻域可能不完整。
3. 由于中值滤波是非线性的，它不会像线性滤波器那样产生模糊效果，但它能有效去除椒盐噪声。
4. 在处理图像之前，确保图像已经正确加载，并且路径正确无误。