Filtering

1. blur

• 평균 필터

• dst = cv.blur(src, ksize)

  • src : 필터링할 이미지
  • ksize : 커널 사이즈 tuple

2. gaussianBlur

• 가우시안 필터

• dst = cv.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)

  • src : input image
  • ksize : 가우시안 커널 사이즈. 너비와 높이가 둘 다 홀수여야 함
  • sigmaX : 커널의 x 방향 표준 편차. 0이면 ksize로부터 계산

3. medianBlur

• 중앙값 필터

• dst = cv.medianBlur(src, ksize)

  • src : input image
  • ksize : 1보다 큰 홀수 int

4. bilateralFilter

• 비슷한 색끼리만 가우시안 커널을 적용해 경계선을 최대한 유지하는 필터

• dst = cv.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace)

  • src : input image
  • d : 커널 크기. d가 0이면 sigma 값에 비례하게 설정
  • sigmaColor : 작을수록 색 구별을 잘함 int
  • sigmaSpace : 비슷한 색을 찾을 범위 int, sigmaColor랑 같은 값으로 하는 경우가 많음

5. 코드 예시

import cv2

original = cv2.imread("src/ex_codes/person.jpeg", cv2.IMREAD_COLOR)
blur = cv2.blur(original, (5, 5))
gaussian = cv2.GaussianBlur(original,(5,5),0)
median = cv2.medianBlur(original,5)
bilateral = cv2.bilateralFilter(original,9,75,75)

cv2.imshow("oringinal", original)
cv2.imshow("blur", blur)
cv2.imshow("gaussian", gaussian)
cv2.imshow("median", median)
cv2.imshow("bilateral", bilateral)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()