画像を平均化(ぼかし)処理してから二値化してノイズを減らす

やること

ファイル名を指定して画像ファイルをグレースケールで読み出す
グレースケール画像を平均化(ぼかし)処理する
ぼかした画像を二値化し別ウィンドウに表示する
キー入力で表示用ウィンドウを破棄し終了

使った関数

cv2.imread : 画像ファイルの読み出し
第2引数にcv2.IMREAD_GRAYSCALE（または0）を指定することでグレースケール変換し読み出す
cv2.blur : 画像の平均化(ぼかし)処理。周囲の画素との輝度平均化処理がされる。
cv2.threshold : 画像の閾値処理
cv2.imshow : 画像を別ウィンドウに表示する

環境

windows10 home
Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0
Python 3.7.0
OpenCV 4.0.0

準備

画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、"bricks.jpg"というファイル名で、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました。

コード

import cv2  #OpenCVのインポート

fname="bricks.jpg" #開く画像ファイル名
threshold=127 #二値化閾値

img = cv2.imread(fname,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #画像をグレースケールで読み出しオブジェクトimgに代入
blur = cv2.blur(img,(9,9)) #オブジェクトimgを輝度平均化処理する。第二引数は平均化するピクセル数で、9,9は9x9ピクセル(81ピクセル)

ret, img_binary= cv2.threshold(blur, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) #オブジェクトimgを閾値threshold(127)で二値化しimg_binaryに代入
cv2.imshow("binary",img_binary) #別ウィンドウを開き(ウィンドウ名 "binary")オブジェクトimg_binaryを表示

cv2.waitKey(0) #キー入力待ち
cv2.destroyAllWindows() #ウインドウを閉じる