python去噪函数,python 降噪
3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：
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内容：
1 canny的边缘检测的介绍。
2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。
说明：
1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 图片：来自品阅网正版免费图库。
3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：
上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。
初级canny：
1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：
即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用：
4 Canny边缘检测流程：
去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值
5 代码：
6 操作和过程：
7 原图：
8 疑问：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。
中级canny：
1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码：
4 操作和效果：
5 原图：
高级canny：
1 自适应canny的算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。
2 文件结构：
3 main.py代码：
4 dog.py代码：
5 bilateralfilt.py代码：
6 原图：
7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。
小结：
1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。
用opencv去噪
使用opencv-python的内置函数，对图片进行降噪处理。
8Fourier变换的应用——图像去噪
给出的图片是RGB图片，也就是需要有三个通道。
下面的函数用来去噪。
img=np.uint8(cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21))
对这个图片进行局部自适应二值化处理：
img=hui(img)
th1 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)
另一种局部自适应二值化处理：
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)
在第一步连续执行两次去噪，得到的三幅图片是：
执行三次降噪。
连续10次降噪。
怎样用python实现图像去噪
#coding:utf-8
import sys,os
from PIL import Image,ImageDraw
#二值数组
t2val = {}
def twoValue(image,G):
for y in xrange(0,image.size[1]):
for x in xrange(0,image.size[0]):
g = image.getpixel((x,y))
if g G:
t2val[(x,y)] = 1
else:
t2val[(x,y)] = 0
# 降噪
# 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0 N 8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时，此点为噪点
# G: Integer 图像二值化阀值
# N: Integer 降噪率 0 N 8
# Z: Integer 降噪次数
# 输出
# 0：降噪成功
# 1：降噪失败
def clearNoise(image,N,Z):
for i in xrange(0,Z):
t2val[(0,0)] = 1
t2val[(image.size[0] - 1,image.size[1] - 1)] = 1
for x in xrange(1,image.size[0] - 1):
for y in xrange(1,image.size[1] - 1):
nearDots = 0
L = t2val[(x,y)]
if L == t2val[(x - 1,y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x - 1,y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x- 1,y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x,y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x,y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1,y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1,y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1,y + 1)]:
nearDots += 1
if nearDots N:
t2val[(x,y)] = 1
def saveImage(filename,size):
image = Image.new("1",size)
draw = ImageDraw.Draw(image)
for x in xrange(0,size[0]):
for y in xrange(0,size[1]):
draw.point((x,y),t2val[(x,y)])
image.save(filename)
image = Image.open("d:/1.jpg").convert("L")
twoValue(image,100)
clearNoise(image,4,1)
saveImage("d:/5.jpg",image.size)
新闻标题：python去噪函数,python 降噪
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