#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()
接下来,我们使用OpenCV的双边滤波函数cv2.bilateralFilter()进行图像处理。该函数的参数包括: src:输入图像 d:滤波领域直径(必须为正奇数) sigmaColor:颜色空间滤波器的sigma值 sigmaSpace:坐标空间滤波器的sigma值 filtered_image=cv2.bilateralFilter(image,d,sigmaColor,sigmaSpace) 1. 2.4 显示结果 为了查看双边滤波...
(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...
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。
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)#...
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...
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) ...
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: ...
1. 高斯双边滤波 前面所用的高斯模糊只考虑了像素空间的分布,而没有考虑差异问题。高斯滤波在滤波时会将图像中各个颜色区域的边缘同区域本身一同模糊掉,而高斯双边滤波则是对各个区域的交界边缘有所保留 python与opencv实现高斯双边滤波,可以调用bilateralFilter这个API。
前面我们介绍的滤波方法都会对图像造成模糊,使得边缘信息变弱或者消失,因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法,双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中能够有效地保护 图像内的边缘信息。 6.1 原理介绍 之前介绍的滤波处理过程单纯地考虑空间信息,造成了边界模糊和部分信息的丢失。 双边滤...