在opencv / python中过滤

问题描述

我试图在opencv中学习过滤器并运行此代码。但是问题是，当我运行代码时，它给我的图像几乎是暗的，并警告我 “ c：/ Users / fazil / Desktop / Yeni Metin Belgesi（3）.py：19：RuntimeWarning：在ubyte_scalars中遇到溢出 结果[j，i，a] = int（（图像[j，i，a] +图像[j，i-1，a] +图像[j，i + 1，a] +图像[j + 1，i ，a] +图像[j-1，i，a] +图像[j + 1，i + 1，a] +图像[j + 1，i-1，a] +图像[j-1，i-1 ，a] + image [j-1，i + 1，a]）/ 9）“。 如果我注释掉这些内容，并使用cv2.filter2d方法的代码运行代码，它会给我几乎白色的图像。我的意思是，他们是否必须做同样的事情，并且想过滤掉模糊图像？ 这是我的代码；

import cv2

image=cv2.imread(r"C:\Users\fazil\Desktop\c.png")
cv2.imshow("input",image)
cv2.cvtColor(image,cv2.CV_8U)
# kernel=np.array([
#     [1,1,1],#     [1,1]
# ],np.float32)
# image=cv2.filter2D(image,-1,kernel)
def blur(image):
    height,width,channel=image.shape
    result=np.zeros(image.shape,image.dtype)
    for j in range(1,height-1):
        for i in range(1,width-1):
            for a in range(channel):
                result[j,i,a]=int((image[j,a]+image[j,i-1,i+1,a]+image[j+1,a]+image[j-1,a])/9)
    return result

cv2.imshow("output",blur(image))
cv2.imwrite(r"C:\Users\fazil\Desktop\output.png",image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()  ```

解决方法

以下两种方法在Python OpenCV中对我有用

输入：

import cv2
import numpy as np

image=cv2.imread("barn.jpg")
image=image.astype(np.float32)/255
#cv2.cvtColor(image,cv2.CV_8U)
kernel=np.array([
                [1,1,1],[1,1]
                ],np.float32)
outimage1=cv2.filter2D(image,cv2.CV_32F,kernel)/9
outimage1=(255*outimage1).clip(0,255).astype(np.uint8)

def blur(image):
    height,width,channel=image.shape
    result=np.zeros(image.shape,dtype=np.float32)
    for j in range(1,height-1):
        for i in range(1,width-1):
            for a in range(channel):
                result[j,i,a]=(255*(image[j-1,i-1,a]+image[j-1,i+1,a]+image[j,a]+image[j+1,a])/9)
    return result

outimage2 = blur(image)
outimage2 = outimage2.clip(0,255).astype(np.uint8)

cv2.imshow("input",image)
cv2.imshow("output1",outimage1)
cv2.imshow("output2",outimage2)
cv2.imwrite("barn_blur1.jpg",outimage1)
cv2.imwrite("barn_blur2.jpg",outimage2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

模糊方法1：

模糊方法2：