一、图像平滑处理

1.概念

        图像平滑处理(smoothing）也称为"模糊处理”(bluring)通过消除图像中的噪声或细节来使图像看起来更为模糊，从而实现平滑效果可以用来压制、弱化、消除图像中的细节、突变和噪声。

2.常用滤波器

1.均值滤波--->blur函数

dst=cv2.blur(src,ksize,anchor,borderType)
dst：是返回值
src：是需要处理的图像
kszie：是滤波核(卷积核）的大小
anchor：是锚点，默认值是（-1，-1）一般无需更改
borderType：是边界样式，一般无需更改

2.方框滤波--->boxFilter函数

dst=cv2.boxFilter(src,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType)式中:
●dst是返回值，表示进行方框滤波后得到的处理结果。
●src是需要处理的图像，即原始图像。
●ddepth是处理结果图像的图像深度，一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。（可以理解为数据类型）
●ksize是滤波核的大小。滤波核大小是指在滤波处理过程中所选择的邻域图像的高度和宽度。
●anchor是锚点，（指对应哪个区域）
●normalize表示在滤波时是否进行归一化。
1.当值为True时，归一化，用邻域像素值的和除以面积。此时方框滤波与均值滤波效果相同。
2.当值为False时，不归一化，直接使用邻域像素值的和。和>255时使用255

3.高斯滤波--->GaussianBlur函数

cv2.GaussianBlur(src，ksize[，sigmaX[，sigmaY[，dst]]])高斯滤波
参数说明：
src:输入图像，通常是一个NumPy数组。
ksize：滤波器的大小，它是一个元组，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，（5，5）表示一个5x5的滤波器。
sigmaX和sigmaY：分别表示在X轴和Y轴方向上的标准差。这些值与滤波器大小相同。默认情况下，它们都等于0，这意味着没有高斯模糊。
dst：输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None，则会创建一个新的数组来存储结果。

4.中值滤波--->medianBlur函数

cv2.medianBlur(src，ksize[，dst])中值滤波
参数说明：
src:输入图像。
ksize：滤波器的大小，它是一个整数，表示在水平和垂直方向上的像素数量。例如，5表示一个5x5的滤波器。
dst：输出图像，通常是一个NumPy数组。如果为None，则会创建一个新的数组来存储结果。

3.生成噪声图片

代码：

import numpy as np

def add_peppersalt_noise(image,n=10000):
    result =image.copy()
    h,w = image.shape[:2]
#获取图片的高和宽
    for i in range(n):
#生成n个椒盐噪声
        x = np.random.randint(0,h)
        y = np.random.randint(0,w)
        if np.random.randint(0,2)==0:
            result[x,y]=0
        else:
            result[x,y]=255
    return result
image=cv2.imread("1.png")
cv2.imshow("yutu",image)
cv2.waitKey(0)
noise=add_peppersalt_noise(image)
cv2.imshow("noise",noise)
cv2.waitKey(0)

定义一个函数参数是需要生成噪声的图像和噪声点的个数，通过在图像大小范围使用随机函数让该点颜色变成黑色

二、边界填充

cv2.copyMakeBorder()是OpenCV库中的一个函数，用于给图像添加额外的边界(padding)。
copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType）
它有以下几个参数。
src:要扩充边界的原始图像。
top，bottom，left，right:相应方向上的边框宽度。
borderType：定义要添加边框的类型，它可以是以下的一种：
cv2.BORDER_CONSTANT:添加的边界框像素值为常数(需要额外再给定一个参数)。
cv2.BORDER_REFLECT:添加的边框像素将是边界元素的镜面反射，类似于gfedcba|abcdefgh|hgfedcba。（交界处也复制了）
cv2.BORDER_REFLECT_101或cv2.BORDER_DEFAULT：和上面类似，但是有一些细微的不同，类似于gfedcb|abcdefghIgfedcba（交接处删除了）
cv2.BORDER_REPLICATE：使用最边界的像素值代替，类似于aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
cv2.BORDER_WRAP：上下左右边依次替换