如何用python实现图像的一维高斯滤波器

如何用python实现图像的一维高斯滤波器

现在把卷积模板中的值换一下，不是全瞎携扒1了，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值最大，往两边走越来越小，构造一个小的高斯隐行包。实现的函数为cv2.GaussianBlur()。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的磨昌高和宽（奇数），沿x与y方向的标准差(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算)。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声。当然也可以自己构造高斯核，相关函数：cv2.GaussianKernel().

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接读为灰度图像

for i in range(2000): #添加点噪声

temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])

temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])

img[temp_x][temp_y] = 255

blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默认彩色，另一种彩色bgr

plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)

如何用python实现图像的一维高斯滤波

建议你不要使用高斯滤波。

推荐你使用一维中值滤波

matlab的函数为

y = medfilt1(x,n)

x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。y是滤波以后的结果（是数组）

后面再

plot(y)

就能看到滤波以后的结果

经过medfilt1过滤以后，y里储存的是低频的波形，如果你需要高频波形，x-y就是高频波虚带锋形

顺便再说一点，n是偶数的话，滤波差晌效果比较好。

N越小，y里包含的高频成分就越多，y越大，y里包含的高频成分就越少。

记住，无论如何y里保存的都是整体的低频波。（如果你看不行腊懂的话，滤一下，看y波形，你马上就懂了）

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