Question

我想使用图像滤镜，该滤镜应以发生率最高的邻居替换它处理的像素。例如，如果像素的值为10，并且8个邻居的像素为9、9、9、27、27、200、200、210，则应选择9，因为9在邻居中的出现率最高。它也应该考虑像素本身。因此，例如，如果像素的值为27，而8个相邻像素的值为27、27、30、30、34、70、120、120，则应该选择27，因为27包含像素本身在内是3次。我还应该具有选择内核大小的选项。我没有找到这样的过滤器。有一个吗？还是我必须自己创建它？我将opencv与python一起使用。

背景信息：我不能只使用中值过滤器，因为我的图像是不同的。我有3到6个不同灰度值的灰度图像。因此，我无法使用某些形态转换。我没有得到想要的结果。中值过滤器将选择中值，因为想法是这些值以正确的方式表示图像。但是我的图像是kmeans的结果，并且3-6个不同的灰度值没有逻辑联系。

Answer 1

您可以在 skimage 中使用模式过滤器，例如here，文档here。

或者，如果您的需求略有不同，则可以按照以下方式在 scipy （文档here）中使用generic_filter()：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.ndimage import generic_filter
from scipy import stats

# Modal filter
def modal(P):
    """We receive P[0]..P[8] with the pixels in the 3x3 surrounding window"""
    mode = stats.mode(P)
    return mode.mode[0]

# Open image and make into Numpy array - or use OpenCV 'imread()'
im = Image.open('start.png').convert('L')
im = np.array(im)

# Run modal filter
result = generic_filter(im, modal, (3, 3))

# Save result or use OpenCV 'imwrite()'
Image.fromarray(result).save('result.png')

请注意， OpenCV 图像可以与Numpy数组完全互换，因此您可以使用 OpenCV image = imread()，然后使用该图像调用我上面建议的功能

关键字：Python，PIL，Pillow，skimage，简单过滤器，通用过滤器，均值，中位数，众数，模式，图像，图像处理，numpy

使用像素值出现率最高的图像过滤器

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