本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：
第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片处理模块photo；
第10章 2D特征模块features2d；
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d；
第12章 传统目标检测模块objdetect；
第13章 机器学习模块ml；
第14章 深度神经网络模块dnn
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图像滤波，也称为图像平滑或图像模糊，是为了减少噪声和伪影的一种图像处理操作。根据原始图像与核函数计算方式的不同分为线性滤波和非线性滤波。
线性滤波包括方框滤波、均值滤波和高斯滤波，是通过线性运算得到目标图像。
非线性滤波包括中值滤波和双边滤波，中值滤波选取kernel区域中的中值作为瞄点处的值，双边滤波是一种联合滤波方式，具体的原理读者可以自行查阅资料。
4.6.1 案例39：方框滤波
方框滤波的滤波器是矩形的，滤波器中所有的元素值均相等。OpenCV中提供了方框滤波函数boxFilter，函数定义如下：
dst = boxFilter(src, ddepth, ksize, dst=None, anchor=None, normalize=None, borderType=None)
参数说明如下：
src，输入图像；
ddepth，处理后的目标图像的深度，若为-1，则深度与源图像深度相同；
ksize，滤波运算的核尺寸；
dst，输出图像（返回值）；
anchor，瞄点；
normalize，核是否需要被归一化处理；
borderType，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）。
为了便于对比滤波效果，本案例将图4.9中的图像添加了椒盐噪声，添加噪声之后的图像如图4.17所示。
图4.17
方框滤波的案例代码如下：
import cv2
#读取图像
src = cv2.imread("noise.jpg")
#方框滤波
box_img = cv2.boxFilter(src, -1, (3,3))
#图像显示
cv2.imshow("box_img", box_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
方框滤波的结果如图4.18所示。
图4.18
4.6.2 案例40：均值滤波
均值滤波是方框滤波的特殊形式，均值滤波中输出图像的深度和输入图像的一致，而方框滤波可以以归一化的形式调用（如3×3的滤波器，归一化调用方式中滤波器每个元素值为1/9，非归一化调用中每个元素值为1），且输出图像深度可以控制。OpenCV中提供了均值滤波函数blur，函数定义如下：
dst = blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None)
参数说明如下：
src，输入图像；
ksize，滤波运算的核尺寸；
dst，输出图像（返回值）；
anchor，瞄点；
borderType，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）。
均值滤波的案例代码如下：
import cv2
#读取图像
src = cv2.imread("src.jpg")
#均值滤波
blur_img = cv2.blur(src, (3,3))
#图像显示
cv2.imshow("blur_img", blur_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
本案例使用的输入图像如图4.17所示，均值滤波的结果如图4.19所示。
图4.19
4.6.3 案例41：高斯滤波
高斯滤波是最有用的一种滤波方式，OpenCV中为3×3、5×5、7×7三种常见的高斯核提供了性能上的优化。OpenCV中提供了高斯滤波函数GaussianBlur，函数定义如下：
dst = GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)
参数说明如下：
src，输入图像；
ksize，滤波运算的核尺寸；
sigmaX，高斯核在X方向上的sigma值；
dst，输出图像（返回值）；
sigmaY，高斯核在Y方向上的sigma值；
borderType，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）。
高斯滤波的案例代码如下：
import cv2
#读取图像
src = cv2.imread("src.jpg")
#高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(src, (3,3), 0.8)
#图像显示
cv2.imshow("gaussian_img", gaussian_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
本案例使用的输入图像如图4.17所示，高斯滤波的结果如图4.20所示。
图4.20
4.6.4 案例42：双边滤波
高斯滤波可以较好的减弱噪声并且保留小信号，但是对于边缘信息损失比较严重，而双边滤波则能较好的保留边缘信息。OpenCV中提供了双边滤波函数bilateralFilter，函数定义如下：
dst = bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)
参数说明如下：
src，输入图像；
d，滤波过程中每个像素邻域的直径范围；
sigmaColor，颜色空间滤波器的sigma值；
sigmaSpace，坐标空间中滤波器的sigma值；
dst，输出图像（返回值）；
borderType，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）。
双边滤波的案例代码如下：
import cv2
#读取图像
src = cv2.imread("noise.jpg")
#双边滤波
bilateral_img = cv2.bilateralFilter(src, 0, 50, 50)
#图像显示
cv2.imshow("bilateral_img", bilateral_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
本案例使用的输入图像如图4.17所示，双边滤波的结果如图4.21所示。
图4.21
4.6.5 案例43：中值滤波
中值滤波是将每个像素替换为核覆盖范围内的中值像素，对于消除像素异常值有显著的效果。OpenCV中提供了中值滤波函数medianBlur，函数定义如下：
dst = medianBlur(src, ksize, dst=None)
参数说明如下：
src，输入图像；
ksize，滤波核大小；
dst，输出图像（返回值）。
中值滤波的案例代码如下：
import cv2
#读取图像
src = cv2.imread("noise.jpg")
#中值滤波，ksize=3
median_img = cv2.medianBlur(src, 3)
#图像显示
cv2.imshow("median_img", median_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
本案例使用的输入图像如图4.17所示，中值滤波的结果如图4.22所示。
图4.22