受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。
如求点[i,j]的灰度值计算方法为：
（1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点；
（2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。
直接上代码，希望给大家有帮助：
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import os
import scipy.signal as signal
input_images = np.zeros((300, 300))
filename = "D:\字母图库\F\P80627-112853.jpg"
print(filename)
img = Image.open(filename).resize((300, 300)).convert('L')
width = img.size[0]
height = img.size[1]
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if img.getpixel((h, w)) < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test1111", input_images)
data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二维中值滤波
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if data[h][w] < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test2222", input_images)
data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=5) # 二维中值滤波
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
if data[h][w] < 128:
input_images[w, h] = 0
else:
input_images[w, h] = 1
cv2.imshow("test3333", input_images)
cv2.waitKey(0)
以上这篇python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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