[22] 2)블러링-평균값 필터

• 평균 값 필터 (Mean filter)
  • 영상의 특정 좌표 값을 주변 픽셀 값들의 산술 평균으로 설정
  • 픽셀들 간의 그레이스케일 값 변화가 줄어들어 날카로운 에지가 무뎌지고, 영상에 있는 잡음의 영향이 사라지는 효과

 

• 실제 영상에 평균 값 필터를 적용한 결과

• filter2D() 함수를 이용한 평균값 필터링 예제

import sys
import numpy as np
import cv2

src=cv2.imread('rose.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

# kernel=np.array([[1/9,1/9,1/9,],[1/9,1/9,1/9,],[1/9,1/9,1/9,]],dtype=np.float32)

kernel=np.ones((3,3),dtype=np.float64)/9.
dst=cv2.filter2D(src,-1,kernel)

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 

• 평균 값 필터링 함수

cv2.blur(src,ksize,dst=None,anchor=None,borderType=None) -> dst

 • src: 입력 영상
 • ksize: 평균값 필터 크기. (width, height) 형태의 튜플.
 • dst: 결과 영상. 입력 영상과 같은 크기 & 같은 타입.

 

• 다양한 크기의 커널을 사용한 평균값 필터링 예제

import sys
import numpy as np
import cv2

src = cv2.imread('rose.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

cv2.imshow('src', src)

for ksize in (3, 5, 7):
    dst = cv2.blur(src, (ksize, ksize))

    desc = 'Mean: {}x{}'.format(ksize, ksize)
    cv2.putText(dst, desc, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                1.0, 255, 1, cv2.LINE_AA)

    cv2.imshow('dst', dst)
    cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()