우주수첩의 우주먼지

앞서 포스팅 했던 두 numpy 라이브러리를 활용하여 Median Filtering을 진행하고자 한다. median : https://dusty-wznt.tistory.com/82 clip : https://dusty-wznt.tistory.com/83 Median filtering은 이미지가 가지고 있는 noise를 제거하기 위한 필터링의 방법 중 하나로 이미지에 Mask를 씌워 해당 마스크의 크기만큼 이미지의 픽셀값을 조회한 뒤 정렬된 픽셀값들 중 중앙 값 저장하여 salt and pepper noise와 같은 튀는값을 제거하고자 하는 목적으로 사용된다. def median_filtering(src, msize): h, w = src.shape dst = np.zeros((h, w)) for row ..

#numpy.clip(array, min, max) array내의 element에 대하여 min보다 작은 값들은 min의 값으로 변경하고 max보다 큰 값들은 max로 변경한다. import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) clip_arr = np.clip(arr1, 3, 7) print(clip_arr) 위의 코드를 실행할 경우 결과 값 => 3 3 3 3 4 5 6 7 7 7

# np.median() np.median(array) : 파라미터로 들어온 array 의 정렬된 중간 값을 구해준다. import numpy as np arr = [2, 5, 7, 6, 8, 10, 11] m = np.median(arr) print(m) 위의 코드를 실행했을 경우 2 5 6 7 8 10 11순으로 정렬 된 array의 가운데 값인 7이 반환된다 import numpy as np arr = [2, 5, 7, 8, 10, 11] m = np.median(arr) print(m) 위의 경우처러 짝수일 경우에는 7과 8의 중간값이 7.5가 반환된다.