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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別,因此,需要對圖像進(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)字圖像中某點的值用其領(lǐng)域各點值的中值代替。
如求點[i,j]的灰度值計算方法為:
(1)按灰度值順序排列[i,j]領(lǐng)域中的像素點;
(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\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)實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持億速云。
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