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
閱讀全文Python OpenCV濾鏡效果入門：模糊與銳化圖像處理
本文介紹數字圖像處理中模糊與銳化的基礎操作，適合初學者用Python+OpenCV實現。模糊用於去噪平滑，常用方法有：均值濾波（簡單平均，快速去噪但模糊細節）、高斯濾波（加權平均，自然模糊，去高斯噪聲）、中值濾波（中值替代，抗椒鹽噪聲且保邊緣）、雙邊濾波（保邊模糊，人像美顏）。銳化增強邊緣細節，方法包括：拉普拉斯算子（二階導數，通用銳化）、簡單像素疊加（直接突出邊緣）、Sobel算子（梯度計算，增強邊緣）。文章通過對比表總結方法特點，提供練習建議，是圖像處理入門基礎。
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