双边滤波bilateralFilter

双边滤波是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的,具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成:一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数,另一个是由像素差值决定滤波器系数.
 
 Python: cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) → dst
 
参数解释:
  • src:输入图像
  • d:过滤时周围每个像素领域的直径
  • sigmaColor:在color space中过滤sigma。参数越大,临近像素将会在越远的地方mix。
  • sigmaSpace:在coordinate space中过滤sigma。参数越大,那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。
 
使用方法:
 import cv2 as cv
 import numpy as np
 cv.namedWindow("image")
 cv.createTrackbar("d","image",0,255,nothing)
 cv.createTrackbar("sigmaColor","image",0,255,nothing)
 cv.ctrateTrackbar("sigmaSpace","image",0,255,nothing)
 img = cv.imread("test.jpg",0)
 while(1):
     d = cv.getTrackbarPos("d","image")
     sigmaColor = cv.getTrackbarPos("sigmaColor","image")
     sigmaSpace = cv.getTrackbarPos("sigmaSpace","image")
     out_img = cv.bilateralFilter(img,d,sigmaColor,sigmaSpace)
     cv.imshow("out",out_img)
     k = cv.waitKey(1) & 0xFF
     if k ==27:
         break
 cv.destroyAllWindows()

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