图像过滤器使用最高出现的像素值

Question

我想使用一个图像过滤器，它应该替换它处理的像素与邻居的最高出现率。例如，如果像素具有值10，并且8个邻居具有9,9,9,27,27,200,200,210，那么它应该选择9，因为9在邻域中​​具有最高出现率。它也应该考虑像素本身。因此，例如，如果像素具有值27并且8个邻居具有27,27,30,30,34,70,120,120那么它应该选择27，因为27有3次，包括像素本身。我也应该可以选择内核的大小。我没有找到这样的过滤器。有吗？或者我必须自己创建它？我用opencv和python。

背景信息：我不能只使用中位数滤镜，因为我的图像不同。我有灰色图像，有3到6个不同的灰度值。因此，我不能使用一些形态转换。我没有得到我想要的结果。中值滤波器将选择中值，因为想法是值以正确的方式表示图像。但我的图像是kmeans的结果，3-6个不同的灰度值没有逻辑连接。

Answer 1

您可以在skimage中使用模态过滤器，例如here，文档here。

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或者，如果您的需求略有不同，您可以沿着以下几行尝试使用scipy（文档generic_filter()）中的here：

#!/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')

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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建议的函数。

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