ImageProcessor类负责图像的加载与显示,以及执行双边滤波的操作,而BilateralFilter类则包含了双边滤波的具体实现细节。 结论 双边滤波是一种强大的图像平滑技术,能够在保持图像边缘信息的同时去除噪声。在Python中,借助OpenCV库,我们可以方便地实现双边滤波操作。上述代码示例为你展示了双边滤波的基本用法,并通过图示化的方式...
#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()
2.3 双边滤波处理 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...
以下是如何使用OpenCV库在Python中实现双边滤波的步骤: 导入OpenCV库: python import cv2 加载需要应用双边滤波的图像: python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 请将'path_to_your_image.jpg' 替换为你的图像文件路径。 调用OpenCV的双边滤波函数进行图像处理: python bilateral_filtered_...
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将中值滤波封装在medianBlur()函数中,其函数原型如下所示: dst = medianBlur(src, ksize[, dst]) –src表示待处理的输入图像 –dst表示输出图像,其大小和类型与输入图像相同 –ksize表示内核大小,其值必须是大于1的奇数,如3、5、7等 下面是调用medianBlur()函数实现中值滤波的代码。
1.方框滤波 方框滤波的滤波器为矩形,滤波器中的所有元素值均相等。定义如下: dst = boxFilter(src, ddepth, ksize, dst = None, anchor = None, normalize = None, borderType = None) src:输入图像。 ddepth:处理后的目标图像的深度,若为-1,则深度与原始图像的深度相同。
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将中值滤波封装在bilateralFilter()函数中，其函数原型如下所示：dst = bilateralFilter(src, d, ...