Python OpenCV 影像去雜訊

在影像處理的領域中，去除影像中的雜訊是一個重要的步驟，它可以提高影像處理的效率，並且提高影像處理的精確度。本文將介紹如何使用 Python 和 OpenCV 來去除影像中的雜訊。

什麼是雜訊

雜訊是指在影像中出現的不需要的噪音，它可以是由於攝影機的噪音、光線反射、電磁干擾等原因產生的。雜訊可以對影像處理的結果產生很大的影響，因此去除雜訊是一個重要的步驟。

使用 Python 和 OpenCV 去除影像中的雜訊

Python 是一個非常流行的程式語言，它可以用於開發各種應用程式，包括影像處理。OpenCV 是一個開源的影像處理函式庫，它可以用於開發各種影像處理應用程式，包括去除影像中的雜訊。

安裝 OpenCV

首先，我們需要安裝 OpenCV，可以使用 pip 安裝：

pip install opencv-python

去除影像中的雜訊

接下來，我們可以使用 OpenCV 來去除影像中的雜訊。OpenCV 提供了一個名為 cv2.fastNlMeansDenoising() 的函式，可以用來去除影像中的雜訊。

該函式接受三個參數：

• src：要去除雜訊的影像
• h：去除雜訊的強度，值越大，去除的雜訊越多
• templateWindowSize：模板窗口的大小

示例程式碼如下：

import cv2

# 讀取影像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg')

# 去除雜訊
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(img, h=10, templateWindowSize=7)

# 儲存結果
cv2.imwrite('denoised_image.jpg', dst)

上面的程式碼會將 noisy_image.jpg 中的雜訊去除，並將結果儲存為 denoised_image.jpg。

其他去除雜訊的方法

除了使用 cv2.fastNlMeansDenoising() 之外，還可以使用其他的方法來去除影像中的雜訊，例如：

• 中值濾波（Median Filtering）
• 均值濾波（Mean Filtering）
• 高斯濾波（Gaussian Filtering）

總結

本文介紹了如何使用 Python 和 OpenCV 來去除影像中的雜訊。使用 OpenCV 的 cv2.fastNlMeansDenoising() 函式可以快速有效地去除影像中的雜訊，還可以使用其他的方法，例如中值濾波、均值濾波和高斯濾波來去除影像中的雜訊。

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