python + opencv(十)——边缘保留滤波

from cv2 import cv2 as cv
import numpy as np 

# 双边模糊  
def bi_demo(image):

#    高斯双边模糊:
#    d：即 distance，常规为 0 ，像素的邻域直径，可有sigmaColor和sigmaSpace计算可得；
#    sigmaColor：尽量取大，目的将小的差异模糊掉，噪声去掉
#    sigmaSpace：尽量取小，那么“核”就小一点，主要的差异就保留下来

    dst = cv.bilateralFilter(image,0,100,15)
    cv.imshow('bi_demo',dst)


# 均值迁移
def shift_demo(image):

    """
    均值迁移模糊：
    sp：(The spatial window radius) 定义的漂移物理空间半径大小
    sr：(The color window radius) 定义的漂移色彩空间半径大小
    """
    dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,50)
    cv.imshow('shift_demo',dst)

if __name__ == "__main__":
	filepath = "C:\\pictures\\6.jpg"
	img = cv.imread(filepath)       # blue green red
	cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
	cv.imshow("input image",img)
	
	bi_demo(img)
	shift_demo(img)
	
	cv.waitKey(0)
	cv.destroyAllWindows()

可以看一下对比图