Python OpenCV入門：圖像預處理之去噪方法

圖像預處理中，去噪是核心步驟，以消除採集/傳輸中的噪聲（如高斯、椒鹽、泊松噪聲），提升後續任務精度。Python OpenCV提供多種去噪方法： 1. **均值濾波**：簡單平均窗口像素，快速但模糊邊緣，適合高斯噪聲，用`cv2.blur`（3×3核）。 2. **中值濾波**：窗口像素中值替代中心值，抗椒鹽噪聲（0/255斑點），保邊能力強，核需爲奇數（如3×3），用`cv2.medianBlur`。 3. **高斯濾波**：加權平均（高斯分佈核），平衡去噪與邊緣保留，適合高斯噪聲，`cv2.GaussianBlur`需指定核大小和標準差。 4. **雙邊濾波**：結合空間與顏色距離，保邊去噪效果佳，計算量大，適合高精度場景（如人臉），`cv2.bilateralFilter`。 選擇指南：高斯噪聲→高斯濾波，椒鹽噪聲→中值濾波，混合噪聲可先高斯後中值，高頻細節噪聲→雙邊濾波。初學者建議從高斯和中值入手，根據