如何在python中去除图像中的噪声

Question

我正在尝试从图像中去除噪点，如果满足某些条件，我正在尝试制作白色像素，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想要高强度颜色，如蓝红色和绿色 . 对不起我的编辑

这是我的代码，我尝试检查成功的条件，然后我将像素更改为白色

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

我尝试过不透明度，它对我有用。然后我使用内核。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()

Answer 2

虽然这不是最佳做法，但您可以通过将不需要的强度值替换为白色像素值 (255) 来实现这一点。

使用skimage，您可以如下实现。

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。