メディアンフィルタを実装してみよう

自力での実装は後回し. 過程と出力を追いたいので出力させた

確かに,中央値を算出して置き換える処理になっている. それを順番に適用していくのか

code: filter.py

def median_filter_manual(image, kernel_size=3):

"""

NumPyだけでメディアンフィルタを実装する関数

"""

h, w = image.shape

# 出力画像用の空の配列を準備

filtered_image = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)

# カーネルの中心からの距離

pad = kernel_size // 2

# 画像の各ピクセルを走査（画像の外側は処理しない）

for i in range(pad, h - pad):

for j in range(pad, w - pad):

# カーネルの範囲内の画素値を取得

# 取得した画素値を1次元配列にして、中央値を計算

median_value = np.median(neighborhood)

# 出力画像の中心ピクセルに中央値を代入

return filtered_image

https://gyazo.com/cdd616bc6564f4af4811301322c0c21b

音でもやってみる

code: sound.py

def moving_average(signal, window_size):

"""移動平均フィルタを適用する関数"""

# np.convolveを使うと効率的に計算できる

# 'valid'モードは、ウィンドウが完全にかかる範囲のみ計算するため、信号長が短くなる

return np.convolve(signal, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

これは移動平均でメディアンではない

https://gyazo.com/bb897cfb3f9c04ba6249f5cf87de5031

ちょっとやりたいこととズレてるな