這是使用 OpenCV 中值模糊（Median Blur）的主控台／終端機範例，支援 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04。程式會先在影像上加入椼鹽雜訊（salt-and-pepper noise），再以 cv2.medianBlur 用不同的核心大小濾除。中值濾波器是取鄰近像素的「中位數」而不是平均值，因此孤立的黑白雜點會被直接排除，而不會像均值模糊那樣把雜點的顏色攸開到周圍，這也是它被視為椼鹽雜訊標準解法的原因。預設核心為 13 與 49，與原 Notebook 相同。data/ 內附兩張範例影像（Lena、sample），結果會存到 model/median_blur/，不需要 GPU。
[資料夾結構]
- CLAUDE.md / AGENT.md：程式規格書（內容相同）。
- CHANGELOG.md：變更紀錄。
- copyright.txt：版權聲明。
- data/：範例影像 Lena.png（原 Notebook 使用的範例）、sample.png。
- model/median_blur/：輸出結果 noise.png、median_blur_13.png、median_blur_49.png（已附上 Lena 的範例結果）。
- tool/tools.py：共用函式。
- src/：範例程式、啟動腳本與本說明文件。
- venv/：Python 虛擬環境，由步驟 1 建立。
[執行環境需求]
- 作業系統：Windows 11 或 Ubuntu Linux 24.04。
- Python 3 與 pip。
- 相依套件記錄於 src/requirements.txt，由步驟 1 自動安裝。
- 不需要 GPU。
[操作步驟及說明]
步驟 1：建立虛擬環境
刪除舊的 venv/，重新建立虛擬環境並安裝 src/requirements.txt。若 pip 安裝失敗會直接中止並顯示錯誤訊息。
Windows 11：src\01_venv_create.bat
Ubuntu 24.04：bash src/01_venv_create.sh
步驟 2：啟用虛擬環境
啟用剛才建立的虛擬環境。Linux 請使用 source 的方式執行，否則環境變數不會套用到目前的終端機。
Windows 11：src\02_venv_activate.bat
Ubuntu 24.04：source src/02_venv_activate.sh
步驟 3：執行中值模糊範例
加入椼鹽雜訊後，依各核心大小做中值濾波並存檔。額外的參數會直接轉交給 Python 程式。
Windows 11：src\03_median_blur.bat
Ubuntu 24.04：bash src/03_median_blur.sh
指定自己的影像與核心大小：
bash src/03_median_blur.sh --source data/sample.png --kernel-sizes 5,21
步驟 4：清除虛擬環境（選用）
不再需要時，可刪除 venv/ 資料夾以釋放磁碟空間。
Windows 11：src\99_venv_clear.bat
Ubuntu 24.04：bash src/99_venv_clear.sh
[Python 程式進入點]
- src/median_blur.py：參數為 [--source IMG] [--kernel-sizes 13,49] [--noise-count 1000] [--seed 0] [--output-dir DIR] [--show]。
- --source：輸入影像，預設為 data/Lena.png。
- --kernel-sizes：要試的核心大小，預設 13 與 49（與原 Notebook 相同）。必須是奇數，程式會自動檢查。核心越大去雜訊效果越好，但細節也會流失越多。
- --noise-count：要加入的椼鹽雜訊像素數量，預設 1000。
- --seed：隨機種子，預設 0，因此每次產生的雜訊都相同，方便比對結果。
- --output-dir：輸出資料夾，預設為 model/median_blur/。--show 可另外開視窗顯示結果。
- 輸出 noise.png，以及每個核心尺寸一張 median_blur_N.png。
[參考資料]
- OpenCV 影像平滑化教學（含中值濾波器）：docs.opencv.org/4.x/d4/d13/tutorial_py_filtering.html
這個 SDK 內建於 MYAI Studio 人工智慧開發工具。
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