很實用的技能，建議學起來。一行指令就搞定了。好強的 OpenCV
如果還沒有安裝opencv 請服用下面的指令：
python3 -m pip install opencv-python
影象平滑技術如高斯模糊，Median模糊等，模糊真的很好用，因為模糊捨棄了「細節」，再結合二值化（Image Thresholding），就可以讓原有的資訊變的更圓潤和飽滿，可以做出反鋸齒(Anti-aliasing)的效果。
OpenCV 的平滑模糊化技術：
平均濾波 Averaging：使用 opencv 的 cv2.blur 或 cv2.boxFilter高斯濾波 Gaussian Filtering：使用 opencv 的 cv2.GaussianBlur中值濾波 Median Filtering：使用 opencv 的 cv2.medianBlur雙邊濾波 Bilateral Filtering：使用 opencv 的 cv2.bilateralFilter
使用範例：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('opencv-logo-white.png')
blur = cv2.blur(img,(5,5))
二值化
影像二值化簡單的方法，如果像素值pixel大於門檻值threshold，就指定一個新數值(例如白色)，否則就指定另一個新數值(例如黑色)，
這邊使用 opencv 的 cv2.threshold，第一個參數來源需要是灰階影像，第二個參數是用來對像素值進行分類的門檻值，第三個參數為最大灰階值，第四個參數為二值化的類型如下所示：cv2.THRESH_BINARY：Threshold Binary，即二值化，將大於門檻值的灰階值設為最大灰階值，小於門檻值的值設為0。cv2.THRESH_BINARY_INV：Threshold Binary, Inverted，將大於門檻值的灰階值設為0，其他值設為最大灰階值。cv2.THRESH_TRUNC：Truncate，將大於門檻值的灰階值設為門檻值，小於門檻值的值保持不變。cv2.THRESH_TOZERO：Threshold to Zero，將小於門檻值的灰階值設為0，大於門檻值的值保持不變。cv2.THRESH_TOZERO_INV：Threshold to Zero, Inverted，將大於門檻值的灰階值設為0，小於門檻值的值保持不變。
使用範例：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('your-image.png', 0)
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
執行結果
1:使用 Blur + threshold
右邊是原圖，右邊是套用效果後。
2:使用 GaussianBlur + threshold
右邊是原圖，右邊是套用效果後。
3:使用 medianBlur + threshold
右邊是原圖，右邊是套用效果後。
心得，使用起來差異不會很大，但Blur 可以調的模糊程度會較高，較大的筆觸會造成較嚴重的暈染效果，還有筆畫相連。先降噪，blur ，再降噪，再取二值化，這些步驟重覆並交叉套用，效果也很好！
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