Python OpenCV入门：图像预处理之去噪方法
图像预处理中，去噪是核心步骤，以消除采集/传输中的噪声（如高斯、椒盐、泊松噪声），提升后续任务精度。Python OpenCV提供多种去噪方法： 1. **均值滤波**：简单平均窗口像素，快速但模糊边缘，适合高斯噪声，用`cv2.blur`（3×3核）。 2. **中值滤波**：窗口像素中值替代中心值，抗椒盐噪声（0/255斑点），保边能力强，核需为奇数（如3×3），用`cv2.medianBlur`。 3. **高斯滤波**：加权平均（高斯分布核），平衡去噪与边缘保留，适合高斯噪声，`cv2.GaussianBlur`需指定核大小和标准差。 4. **双边滤波**：结合空间与颜色距离，保边去噪效果佳，计算量大，适合高精度场景（如人脸），`cv2.bilateralFilter`。 选择指南：高斯噪声→高斯滤波，椒盐噪声→中值滤波，混合噪声可先高斯后中值，高频细节噪声→双边滤波。初学者建议从高斯和中值入手，根据
阅读全文Python OpenCV滤镜效果入门：模糊与锐化图像处理
本文介绍数字图像处理中模糊与锐化的基础操作，适合初学者用Python+OpenCV实现。模糊用于去噪平滑，常用方法有：均值滤波（简单平均，快速去噪但模糊细节）、高斯滤波（加权平均，自然模糊，去高斯噪声）、中值滤波（中值替代，抗椒盐噪声且保边缘）、双边滤波（保边模糊，人像美颜）。锐化增强边缘细节，方法包括：拉普拉斯算子（二阶导数，通用锐化）、简单像素叠加（直接突出边缘）、Sobel算子（梯度计算，增强边缘）。文章通过对比表总结方法特点，提供练习建议，是图像处理入门基础。
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