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python 图片去噪的方法示例
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。

一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那就说明该点不是离散点，否则就是离散点，把它去掉。在考察相连的黑色点的时候用的是递归的方法。此处，我简单的用python实现了,大家可以参考以下。

#coding=utf-8
"""
造物奇迹QQ2737499951
"""
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter
 
img_name = 'test.jpg'
#去除干扰线
im = Image.open(img_name)
#图像二值化
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] #中央像素点像素值
    if mid_pixel == 0: #找出上下左右四个方向像素点像素值
      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)]
 
      #判断上下左右的黑色像素点总个数
      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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
python,图片去噪
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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