如何使用Python实现OpenCV图像的平滑处理操作？

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图像平滑处理+在尽可能保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得图像称为平滑图像。图像平滑处理会对图像中与周围像素点差异较大的像素点进行调整，使图像更加平滑。

图像平滑处理

在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。

图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。

图像平滑处理的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。取近似值的方式很多

• 均值滤波
• 方框滤波
• 高斯滤波
• 中值滤波
• 双边滤波
• 2D卷积（自定义滤波）

图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。

图像平滑处理通常伴随图像模糊操作，因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理，图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。

图像滤波对应的英文是Images Filtering。

均值滤波

用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。

使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。

在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur()。