受光照、氣候、成像設(shè)備等因素的影響，灰度化后的圖像存在噪聲和模糊干擾，直接影響到下一步的文字識(shí)別，因此，需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。圖片預(yù)處理中重要一環(huán)就是椒鹽去澡，通常用到中值濾波器進(jìn)行處理，效果很好。中值濾波器是一種非線性濾波器，其基本原理是把數(shù)字圖像中某點(diǎn)的值用其領(lǐng)域各點(diǎn)值的中值代替。

如求點(diǎn)[i,j]的灰度值計(jì)算方法為：

（1）按灰度值順序排列[i,j]領(lǐng)域中的像素點(diǎn)；

（2）取排序像素集的中間值作為[i,j]的灰度值。中值濾波技術(shù)能有效抑制噪聲。

直接上代碼，希望給大家有幫助：

import numpy as np

import cv2

import tensorflow as tf

from PIL import Image

import os

import scipy.signal as signal

input_images = np.zeros((300, 300))

filename = "D:\字母圖庫(kù)\F\P80627-112853.jpg"

print(filename)

img = Image.open(filename).resize((300, 300)).convert('L')

width = img.size[0]

height = img.size[1]

for h in range(0, height):

for w in range(0, width):

if img.getpixel((h, w)) < 128:

input_images[w, h] = 0

else:

input_images[w, h] = 1

cv2.imshow("test1111", input_images)

data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二維中值濾波

for h in range(0, height):

for w in range(0, width):

if data[h][w] < 128:

input_images[w, h] = 0

else:

input_images[w, h] = 1

cv2.imshow("test2222", input_images)

data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=5) # 二維中值濾波

for h in range(0, height):

for w in range(0, width):

if data[h][w] < 128:

input_images[w, h] = 0

else:

input_images[w, h] = 1

cv2.imshow("test3333", input_images)

cv2.waitKey(0)

以上這篇python 中值濾波,椒鹽去噪,圖片增強(qiáng)實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持我們。

時(shí)間： 2019-12-17

總結(jié)

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