#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()
/*利用均值滤波 其中矩阵滤波的函数原型为void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT) 其中src为滤波前图像矩阵,dst为滤波后图像矩阵,ksize为滤波矩形核,anchor为定标点,如果采用的是Point(-1,-1)则默认为核的中心点,borderType为边缘...
(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...
进行双边滤波的代码如下: #cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace)#d – Diameter of each pixel neighborhood that is used during filtering.#If it is non-positive, it is computed from sigmaSpace#9 邻域直径,两个 75 分别是空间高斯函数标准差,灰度值相似性高斯函数标准差blur = cv2.bilat...
2.2.4 双边滤波 高斯滤波和均值滤波虽然可以滤除噪声,但是也会将图片的边缘信息去掉,而双边滤波结合了图像的邻近度和像素值相似度的一种折中,在滤除噪声的同时保留原图的边缘信息,整个双边滤波由两部分组成,一个函数是由空间距离决定的滤波器系数,另一个是由像素差值决定的滤波器系数,公式如下所示: ...
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) ...
kernel size为5和9的中值滤波效果 cv2.medianBlur(img, ksize) ksize须为奇数 4.双边滤波 如果你的应用涉及到图像美化,双边滤波可以初步达到你的期望,关于双边滤波,这里不做展开,由你来探索,其函数参数信息如下。 cv2.bilateralFilter(img, d, sigma_color, sigma_space, bordertype) ...
通俗来讲就是双边滤波模板主要有两个模板生成,第一个是高斯模板,第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板,然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板,第一个模板是全局模板,所以只需要生成以西,第二个模板需要对每个像素都计算一次。双边滤波器比高斯滤波器多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高...
双边滤波(模糊)使用的是cv2.bilateralFilter(img,d, sigmaColor, sigmaSpace)函数。 说明:d为邻域直径,sigmaColor为空间高斯函数标准差,参数越大,临近像素将会在越远的地方越小。 sigmaSpace灰度值相似性高斯函数标准差,参数越大,那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。
二、双边滤波器 上面几种滤波方法都会使整幅图像变得平滑,图像中的边界会变得模糊不清,双边滤波使一种在平滑处理过程中可以有效保护边界信息的滤波操作方法。 双边滤波器自动判断滤波核处于平坦区域还是边缘区域,如果滤波核处于平坦区域,则会使用类似高斯滤波的算法进行滤波,如果滤波核处于边缘区域,则加大边缘像素的权重,...