OpenCV 滤波教程 🧾

常见图像滤波技术一览 📊

以下为 OpenCV 中常用的滤波方法及应用场景：

1. 均值滤波 🔄
   通过计算局部像素的平均值来模糊图像，适合去除高斯噪声。

   示例代码： ```python import cv2 blurred = cv2.blur(image, (5,5)) ```

2. 高斯滤波 📈
   基于高斯分布加权平均，能更有效地保留边缘细节。

   示例代码： ```python gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0) ```

3. 中值滤波 🧹
   用邻域像素的中位数替代中心像素，对椒盐噪声有更强抑制能力。

   示例代码： ```python median = cv2.medianBlur(image, 5) ```

4. 双边滤波 🎨
   保留边缘的同时平滑纹理，常用于图像去噪与保边处理。

   示例代码： ```python bilateral = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75) ```

扩展学习 📚

如需深入了解图像处理流程，可参考 OpenCV 图像处理基础教程