2025-07-22 10:32:05
- С помощью библиотеки OpenCV считайте черно-белое изображения с шумом типа "соль и перец":
2. Примените медианный фильтр cv2. medianBlur (source, ksize) . Меняя значение аргумента ksize , восстановите двузначное число, указанное в левом верхнем углу изображения. Также Вам может
потребоваться изменить гистограмму, подобрать ядро или воспользоваться изображением с деталями.
Введите число:
2. Примените медианный фильтр cv2. medianBlur (source, ksize) . Меняя значение аргумента ksize , восстановите двузначное число, указанное в левом верхнем углу изображения. Также Вам может Другие предметы Университет Фильтрация изображений цифровая обработка изображений OpenCV черно-белое изображение шум соль и перец медианный фильтр cv2.medianBlur восстановление изображения изменение гистограммы подбор ядра университетская программа обработка изображений в университете фильтрация изображений цифровая обработка компьютерное зрение
2025-07-22 10:32:34
Для выполнения задания по восстановлению двузначного числа из черно-белого изображения с шумом типа "соль и перец" с использованием медианного фильтра в библиотеке OpenCV, следуйте этим шагам:
-
Импортируйте необходимые библиотеки:
В начале вашего скрипта вам нужно импортировать библиотеку OpenCV и другие необходимые библиотеки, такие как NumPy и Matplotlib для отображения изображений.
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt -
Считайте изображение:
Используйте функцию
cv2.imread()для считывания изображения. Убедитесь, что изображение загружается в черно-белом формате, установив флагcv2.IMREAD_GRAYSCALE.image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) -
Примените медианный фильтр:
Теперь вы можете применить медианный фильтр с помощью функции
cv2.medianBlur(). Параметрksizeопределяет размер ядра фильтра. Начните с небольшого значения, например, 3 или 5, и постепенно увеличивайте его, чтобы увидеть, как это влияет на изображение.filtered_image = cv2.medianBlur(image, ksize) -
Проверьте результаты:
Отобразите оригинальное и отфильтрованное изображения с помощью Matplotlib, чтобы оценить качество восстановления двузначного числа.
plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Original Image') plt.imshow(image, cmap='gray') plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Filtered Image') plt.imshow(filtered_image, cmap='gray') plt.show() -
Настройка параметров:
Если двузначное число все еще нечеткое, попробуйте изменить значение
ksizeили применить дополнительные методы обработки изображений, такие как изменение контраста с помощьюcv2.equalizeHist().equalized_image = cv2.equalizeHist(filtered_image) -
Вывод результата:
После достижения желаемого качества изображения, вы можете использовать методы распознавания текста, такие как Tesseract OCR, если необходимо извлечь текст из изображения.
Следуя этим шагам, вы сможете восстановить двузначное число, указанное в левом верхнем углу изображения, и улучшить качество изображения с помощью медианного фильтрации и других методов обработки.