我尝试用python程序来做中值滤波。我得到了这篇文章http://www.programming-techniques.com/2013/02/median-filter-using-c-and-opencv-image.html,所以我尝试将该代码转换为python代码。
这是python中的代码
from cv2 import * #Import functions from OpenCV
import cv2
if __name__ == '__main__':
source = cv2.imread("Medianfilterp.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
final = source[:]
for y in range(len(source)):
for x in range(y):
final[y,x]=source[y,x]
members=[source[0,0]]*9
for y in range(1,len(source)-1):
for x in range(1,y-1):
members[0] = source[y-1,x-1]
members[1] = source[y,x-1]
members[2] = source[y+1,x-1]
members[3] = source[y-1,x]
members[4] = source[y,x]
members[5] = source[y+1,x]
members[6] = source[y-1,x+1]
members[7] = source[y,x+1]
members[8] = source[y+1,x+1]
members.sort()
final[y,x]=members[4]
cv.NamedWindow('Source_Picture', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
cv.NamedWindow('Final_Picture', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('Source_Picture', source) #Show the image
cv2.imshow('Final_Picture', final) #Show the image
cv2.waitKey()
这是中值滤波前的图片:
但是我得到了奇怪的结果,程序的结果:
首先,我建议你不要re-invent the wheel。OpenCV已经包含一个执行中值过滤的方法:
也就是说,实现的问题在于迭代边界。您的
y
范围正确。但是,for x in range(1,y-1):
只迭代到当前的y
值,而不是图像的整个x
范围。这解释了为什么过滤器只应用于图像左下角的三角形区域。您可以使用图像的shape
字段(实际上只是一个numpy数组)来获取图像维度,然后可以对其进行迭代:这将对整个图像应用筛选器:
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