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python 圖片去噪的方法示例

 更新時(shí)間：2019年07月09日 11:51:24   作者：qq_41895190  
這篇文章主要介紹了python 圖片去噪的方法示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

圖像可能在生成、傳輸或者采集過程中夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。通常去噪聲用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的算法不適合用在處理字符這樣目標(biāo)狹長的圖像中，因?yàn)樵跒V波的過程中很有可能會(huì)去掉字符本身的像素。

一個(gè)采用的是去除雜點(diǎn)的方法來進(jìn)行去噪聲處理的。具體算法如下：掃描整個(gè)圖像，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)黑色點(diǎn)的時(shí)候，就考察和該黑色點(diǎn)間接或者直接相連接的黑色點(diǎn)的個(gè)數(shù)有多少，如果大于一定的值，那就說明該點(diǎn)不是離散點(diǎn)，否則就是離散點(diǎn)，把它去掉。在考察相連的黑色點(diǎn)的時(shí)候用的是遞歸的方法。此處，我簡單的用python實(shí)現(xiàn)了,大家可以參考以下。

#coding=utf-8
"""
造物奇跡QQ2737499951
"""
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter
 
img_name = 'test.jpg'
#去除干擾線
im = Image.open(img_name)
#圖像二值化
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
data = im.getdata()
w,h = im.size
#im.show()
black_point = 0
for x in xrange(1,w-1):
  for y in xrange(1,h-1):
    mid_pixel = data[w*y+x] #中央像素點(diǎn)像素值
    if mid_pixel == 0: #找出上下左右四個(gè)方向像素點(diǎn)像素值
      top_pixel = data[w*(y-1)+x]
      left_pixel = data[w*y+(x-1)]
      down_pixel = data[w*(y+1)+x]
      right_pixel = data[w*y+(x+1)]
 
      #判斷上下左右的黑色像素點(diǎn)總個(gè)數(shù)
      if top_pixel == 0:
        black_point += 1
      if left_pixel == 0:
        black_point += 1
      if down_pixel == 0:
        black_point += 1
      if right_pixel == 0:
        black_point += 1
      if black_point >= 3:
        im.putpixel((x,y),0)
      #print black_point
      black_point = 0
im.show()

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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