代码如下所示：
#encoding:utf-8import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#读取图片img = cv2.imread('test01.png')#高斯滤波result = cv2.medianBlur(img, 3)#显示图像cv2.imshow("source img", img)cv2.imshow("medianBlur", result)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows
输出结果如下图所示：
常用的窗口还有方形、十字形、圆形和环形。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，方形和圆形窗口适合外轮廓线较长的物体图像，而十字形窗口对有尖顶角状的图像效果好。中值滤波对于消除孤立点和线段的干扰十分有用，尤其是对于二进噪声，但对消除高斯噪声的影响效果不佳。对于一些细节较多的复杂图像，可以多次使用不同的中值滤波。
希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。
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