这篇文章主要介绍“python怎么实现图像简单滤波”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python怎么实现图像简单滤波”文章能帮助大家解决问题。对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。skimage库中通过filters模块进行滤波操作。sobel算子可用来检测边缘函数格式为：skimage.filters.sobel(image,mask=None)roberts算子和sobel算子一样，用于检测边缘调用格式也是一样的：功能同sobel，调用格式：功能同sobel，调用格式：canny算子也是用于提取边缘特征，但它不是放在filters模块，而是放在feature模块函数格式：skimage.feature.canny(image，sigma=1.0)可以修免费云主机域名改sigma的值来调整效果从结果可以看出，sigma越小，边缘线条越细小。gabor滤波可用来进行边缘检测和纹理特征提取。函数调用格式：skimage.filters.gabor_filter(image,frequency)通过修改frequency值来调整滤波效果，返回一对边缘结果，一个是用真实滤波核的滤波结果，一个是想象的滤波核的滤波结果。以上为frequency=0.6的结果图。以上为frequency=0.1的结果图多维的滤波器，是一种平滑滤波，可以消除高斯噪声。调用函数为：skimage.filters.gaussian_filter(image,sigma)通过调节sigma的值来调整滤波效果可见sigma越大，过滤后的图像越模糊中值滤波，一种平滑滤波，可以消除噪声。需要用skimage.morphology模块来设置滤波器的形状。从结果可以看出，滤波器越大，图像越模糊。上边所举的例子都是进行全部边缘检测，有些时候我们只需要检测水平边缘，或垂直边缘，就可用下面的方法。水平边缘检测：sobel_h, prewitt_h, scharr_h垂直边缘检测： sobel_v, prewitt_v, scharr_v上边左图为检测出的水平边缘，右图为检测出的垂直边缘。可使用Roberts的十字交叉核来进行过滤，以达到检测交叉边缘的目的。这些交叉边缘实际上是梯度在某个方向上的一个分量。其中一个核：0 1
-1 0对应的函数：roberts_neg_diag(image）例：另外一个核：1 0
0 -1对应函数为：roberts_pos_diag(image）关于“python怎么实现图像简单滤波”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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