凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python( 三 ) Python图像处理|图像平滑之均值滤波、

输出结果如下图所示：

文章图片
上图很多像素为白色，因为图像求和结果几乎都是255 。如果设置的是2*2矩阵，只取四个像素结果要好些。
result=cv2.boxFilter(source,-1,(2,2),normalize=0)

文章图片

文章图片
高斯滤波
为了克服简单局部平均法的弊端(图像模糊) ，目前已提出许多保持边缘、细节的局部平滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参数加平均及邻域各店的权重系数等。
图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，在图像高斯平滑中，对图像进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权重。高斯平滑与简单平滑不同，它在对邻域内像素进行平均时，给予不同位置的像素不同的权值，下图的所示的3*3和5*5领域的高斯模板。

文章图片
高斯滤波让临近的像素具有更高的重要度，对周围像素计算加权平均值，较近的像素具有较大的权重值。如下图所示，中心位置权重最高为0.4 。

文章图片

文章图片
作者|杨秀璋，责编|夕颜题图|视觉中国出品|CSDN博客
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。知识点如下：
1.图像平滑
2.均值滤波
3.方框滤波
4.高斯滤波
5.中值滤波
PS：本文介绍图像平滑，想让大家先看看图像处理的效果，后面还会补充一些基础知识供大家学习。文章参考自己的博客及网易云课堂李大洋老师的讲解，强烈推荐大家学习。
图像平滑
1.图像增强
图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强的方法是因应用不同而不同的，研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)

文章图片
2.图像平滑
图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量（某一像素，如果它与周围像素点相比有明显的不同，则该点被噪声所感染）。这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响。
简单平滑-邻域平均法
3.邻域平均法
图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法，用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用。它利用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均，从而达到减小图像中噪声影响、降低图像对比度的目的。
但邻域平均值主要缺点是在降低噪声的同时使图像变得模糊，特别在边缘和细节处，而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。