#将灰度值归一化 image= image /255.0#双边滤波 bfltImage= bfltGray(image,33,33,19,0.2) #显示双边滤波的结果 cv2.imshow('bilateralFiltering',bfltImage) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
下面是双边滤波的类图,使用mermaid语法表示: teacheslearnsusesprocessesDeveloper-name: String-experience: int+Developer(name: String, experience: int)+teachBeginner() : voidBeginner-name: String-knowledge: String+Beginner(name: String)+learnFromDeveloper() : voidOpenCV+bilateralFilter(src: Image, d: int...
通过以上步骤,你就可以在Python中使用OpenCV库对图像进行双边滤波处理,并显示或保存处理后的图像。这种方法可以有效地平滑图像的同时保留边缘细节,非常适用于需要平滑处理但又不想失去图像重要特征的应用场景。
(3)中值滤波,之前的两个滤波都有个问题,如果区域中有极端值,很可能影响滤波效果,中值滤波采用区域中的中值来替换,有利于克服椒盐噪声。 medianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,int size)//这里的size表示正方形区域的边长 (4)双边滤波,之前的滤波还有个问题,他们都会把轮廓给模糊了,有一些区域之间相差较大的像素,这...
opencv python2.7实现中的自适应双边滤波器 自适应双边滤波器是一种图像处理算法,用于平滑图像并保持边缘的清晰度。它结合了双边滤波器和自适应滤波器的特性,能够根据图像的局部特征自动调整滤波器的参数。 自适应双边滤波器的主要优势在于能够在平滑图像的同时保持边缘的清晰度。它通过考虑像素之间的空间距离和像素值...
importcv2importtimeimg=cv2.imread('11.png')cv2.imshow("o",img)# 高斯滤波,边缘也被磨损了img1=cv2.GaussianBlur(img,ksize=(51,51),sigmaX=0)cv2.imshow("Gaussian",img1)# 双边滤波 可 磨皮保边 (美颜相机)# params:img,处理半径d=-1则自动计算,sigmaColor(灰度差权重),sigmaSpace(邻域距离权重)#...
双边滤波:它能够保持边界清晰的情况下有效的去除噪声,但是这种操作比较慢。它拥有着美颜的效果 opencv提供的函数:cv2.bilateralFilter() import cv2 def bi_demo(image):#高斯双边滤波 dst = cv2.bilateralFilter(src=image, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=15) ...
OpenCV-python · 26篇 双边滤波在计算某一个像素点的新值时,不仅考虑距离信息(距离越远,权重越小),还考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小)。 双边滤波综合考虑距离和色彩的权重结果,既能够有效地去除噪声,又能够较好地保护边缘信息。 在双边滤波中,当处在边缘时,与当前点色彩相近的像素点(颜色距离很近)会被给...
1.图像滤波简介 根据傅里叶变换,一幅图像是由许多不同频率的像素叠加而成;而滤波就是滤除不想要的频率分量,增强感兴趣的分量 常见的图像滤波有高通滤波和低通滤波,常见的应用包括去噪,图像增强,检测边缘,检…