推荐答案
在 OpenCV 中，可以使用 cv2.medianBlur() 函数来实现中值滤波。该函数的基本语法如下：
cv2.medianBlur(src, ksize, dst=None)
src: 输入图像，可以是单通道或多通道图像。ksize: 滤波器的大小，必须是大于1的奇数。dst: 输出图像，可选参数。
示例代码：
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本题详细解读
中值滤波的原理
中值滤波是一种非线性滤波技术，常用于去除图像中的椒盐噪声。它的基本思想是用像素点邻域内的中值来代替该像素点的值。与均值滤波不同，中值滤波不会引入新的像素值，因此能够更好地保留图像的边缘信息。
参数解析
src: 输入图像，可以是灰度图像或彩色图像。如果是彩色图像，中值滤波会分别对每个通道进行处理。ksize: 滤波器的大小，通常是一个奇数（如3, 5, 7等）。较大的ksize值会导致更强的平滑效果，但也会使图像细节丢失更多。dst: 输出图像，如果提供了该参数，结果将存储在这个变量中。如果不提供，函数会返回处理后的图像。
使用场景
中值滤波特别适用于去除图像中的椒盐噪声，这种噪声表现为图像中随机出现的黑白像素点。由于中值滤波能够有效去除这些孤立的噪声点，因此在图像预处理中非常有用。
注意事项
- 中值滤波的计算复杂度较高，尤其是在处理大尺寸图像时，可能会影响性能。
- 对于某些特定类型的噪声（如高斯噪声），中值滤波的效果可能不如其他滤波方法（如高斯滤波）好。
通过合理选择 ksize 参数，可以在去除噪声和保留图像细节之间找到平衡。