OpenCV中的滤波器

低通滤波

去除噪音或平滑图像

img = cv2.imread('dog.jpeg')
kernal = np.ones((5,5),np.float32) / 25
dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)
#均值滤波 均匀取值
dst = cv2.blur(img, (5,5))
#高斯滤波 中心权重大
dst = cv2.GaussianBlur(img, (5,5),sigmaX = 1)
#中值滤波 只取中心
dst = cv2.medianBlur(img, 5)
#双边滤波 对边缘保持较好 可用于美颜
dst = cv2.bilateralFilter(img, 7, 20, 50)

高通滤波

查找图像的边缘

#Sobel (高斯)
#Scharr
#Laplacian
#Sobel(src, ddepth,dx,dy,ksize)
#分俩次求效果好
#x方向边缘 
d1 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize = 5)
#y方向边缘
d2 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize = 5)
#用opencv的加分性能好
dstImg = d1 + d2

#拉普拉斯
ldst = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F, ksize = 5)
#Canny(img, minVal, maxVal)
cannyImg = cv2.Canny(img, 100, 200)