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import cv2
o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像
r=cv2.medianBlur(o,99)#中值滤波
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()算法：中值滤波取当前像素点及其周围临近像素点（一共有奇数个像素点）的像素值，将这些像素值进行排序，然后将位于中间位置的像素值作为当前下像素点的像素值。中值滤波对极限像素额敏感度远不如像素平均值，克服了线性滤波器模糊图像细节的缺点，达到既消除中值滤波常用于保护图像边缘信息，对消除椒盐噪声非常有效，在光学测量条纹图像的相位分析处理中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大。
dst=cv2.medianBlur(src,ksize)
- dst表示返回值，表示进行中值滤波后的结果
- src表示输入图像，图像深度是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F
- ksize表示滤波核大小，即邻域图像的高度和宽度
例子：
[97 95 94 93 78 90 66 91 101]
升序排序
[66 78 90 91 93 94 95 97 101]
data=93
注意：滤波核的大小必须是比2大的奇数，比如3、5、7等。
