如何使用 OpenCV Python 對影像應用自定義濾波器（二維卷積）？

在本教程中，我們將瞭解如何應用兩種不同的低通濾波器來平滑（去除影像噪聲）。這兩種濾波器是filter2D和boxFilter。這些濾波器是空間中的二維濾波器。

對影像應用二維濾波器也稱為“二維卷積運算”。這些濾波器通常被稱為平均濾波器。

這些濾波器的主要缺點是它們還會平滑影像中的邊緣。如果您不想平滑邊緣，則可以應用“雙邊濾波器”。雙邊濾波器操作可以保留邊緣。

語法

以下是 Filter2D 和 BoxFilter 的語法

cv2.filter2D(img, ddepth, kernel)
cv2.boxFilter(img, ddepth, ksize)

引數

• img - 應用濾波器操作的輸入影像。

• ddepth - 輸出影像所需的深度。如果“depth = -1”，則返回與輸入影像具有相同深度的輸出影像。

• kernel - 卷積核。在 filter2D 中，我們將核作為 NumPy 陣列傳遞。

• ksize - 核大小。在 boxFilter 中，我們僅將核大小作為元組傳遞。

步驟

要執行雙邊濾波器操作，您可以按照以下步驟操作：

匯入所需的庫。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 庫是OpenCV。確保您已安裝它。

import cv2

讀取輸入影像並將其轉換為灰度影像

img = cv2.imread('vehicle.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

定義核以應用 filter2D。

Define kernel in case to apply filter2D.
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25

對輸入影像應用filter2D或boxFilter濾波。我們將 ddepth、kernel 或 ksize 作為引數傳遞給濾波器函式。

result = cv2.filter2D(img,-1,kernel)
result = cv2.boxFilter(img,-1,(5,5))

顯示濾波後的影像。

cv2.imshow('Filter 2D Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows())

讓我們看看對輸入影像執行filter2D和boxFilter操作的示例。

在以下所有示例中，我們將使用以下影像作為輸入檔案。

示例 1

在此 Python 程式中，我們使用 5×5 核對輸入影像應用filter2D。

# import required libraries
import cv2
import numpy as np

# read the input image
img = cv2.imread('vehicle.jpg')

# convert the image to grayscale
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# define a 5x5 kernel
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25

# Apply the averaging filter
result = cv2.filter2D(img,-1,kernel)

# Display the output image
cv2.imshow("Filter 2D Image ", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述程式碼時，將生成以下輸出視窗：

使用cv2.filter2D()應用平均濾波器後，獲得上述輸出影像。

示例 2

在下面的 Python 示例中，我們使用 5×5 核對輸入影像應用boxFilter操作。

# Import required library
import cv2

# Read the input image
img = cv2.imread('vehicle.jpg')

# convert the image to grayscale
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# apply boxFilter to the input image
result = cv2.boxFilter(img,-1,(5,5))

# display the image after filter operation
cv2.imshow("Box Filter Image", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述程式碼時，將生成以下輸出視窗：

使用 cv2.boxFilter() 應用平均濾波器後，獲得上述輸出影像。

Shahid Akhtar Khan

更新於：2022 年 9 月 27 日

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