如何去除 python 中图像的噪点

Question

我正在尝试去除图像中的噪点，我正在尝试在满足特定条件时制作白色像素，但我正在努力实现这一目标。

这是我的图像，我想删除所有灰色线条只需要高强度颜色，如蓝红色和绿色 . 抱歉我的编辑

这是我的代码，我在其中尝试检查成功的条件，然后我会将像素更改为白色

height, width = image.shape[0:2]
for i in range(0, height):  # looping at python speed...
    for j in range(0, width):
        # print(image)
        if ((image[i][j][1] * 255 == image[i][j][2] * 255 == image[i][j][3] * 255) or (
                (image[i][j][0] * 255 == image[i][j][1] * 255) and (
                image[i][j][3] * 255 >= 245))):
            # print(image[i][j][2] * 255)
            image[i][j] = 0

plt.imshow(image)
plt.savefig("filename.png")
plt.show()

Answer 1

虽然这不是最佳做法，但您可以通过用白色像素值 (255) 替换不需要的强度值来实现此目的。

使用skimage你可以实现如下。

from skimage import io
import numpy as np

img = io.imread('your_image_file.png')

img[(img > 215) & (img < 235)] = 255

可以更改值范围的阈值（从 215 到 235）以获得所需的结果。

这是这段代码的输出。

Answer 2

我试过不透明度，它对我有用。然后我有使用内核。这个答案的一个问题是它需要更多的时间。如果他们有更好的方法，请告诉我

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np

image = plt.imread('../heatmapwms.png')

height, width = image.shape[0:2]
for i in range(0, height):  
    for j in range(0, width):
        if (image[i][j][3] <= .34 or (
                (image[i][j][2] * 255 > 170) and (image[i][j][1] * 255 > 150) and (image[i][j][0] * 255 > 150))):
            image[i][j] = 0

kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 9
image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

for i in range(0, height):  
    for j in range(0, width):
        if (image[i][j][3] <= .30 or (
                (image[i][j][2] * 255 > 170) and (image[i][j][1] * 255 > 150) and (image[i][j][0] * 255 > 150))):
            image[i][j] = 0

kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 9
image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

plt.imshow(image)
plt.savefig("filename.png")
plt.show()

如何去除 python 中图像的噪点

How to remove noise from image in python

python

image-processing

matplotlib

noise-reduction