OpenCV中边缘保留滤波(EPF)

【图像降噪】几种边缘保持的图像降噪方法 非局部均值去噪(Non-local Means Denoising): 非局部均值去噪算法通过考虑图像中每个像素与所有其他像素的相似性,来实现降噪同时保持边缘。边缘检测滤波器(Edge Detection Filters):如索贝尔滤波器(Sobel)、坎尼滤波器(Canny),它们主要用于识别图像中的边缘。非局部均值去噪(Non-Local Means Denoising):考虑图像中所有像素之间的相似性,通过加权平均来自图像其他区域的像素来减少噪声。用于并排显示原始图像和处理后的图像。 阅读详情

OpenCV中边缘保留滤波(EPF)

边缘保留滤波分为高斯双边滤波和均值迁移滤波(有多种叫法)
主要是理解参数作用。
边缘保留滤波是相机滤镜的基本原理。

代码实现:

import cv2
#边缘保留滤波(EPF)
img = cv2.imread('cat.jpg')
cv2.imshow('cat',img)
#1.高斯双边滤波
#第二个参数为过滤时像素领域的直径,设为0则由后面两个参数算出即可
#第三个参数为颜色标准差
#第四个参数为空间标准差
#第三第四个参数构成高斯分布
image1 = cv2.bilateralFilter(img,0,100,15)
cv2.imshow('newcat1',image1)
#2.均值迁移滤波
#第二个参数 迁移物理空间半径
#第三个参数 迁移颜色空间半径
image2 = cv2.pyrMeanShiftFiltering(img,10,50)
cv2.imshow('newcat2',image2)
cv2.waitKey()

运行结果:
在这里插入图片描述

OpenCV4学习笔记(15)——图像边缘保留滤波 本次要整理记录的是关于图像边缘保留滤波算法(EPF)的相关内容,主要有高斯双边模糊、均值迁移模糊和快速边缘保留滤波算法。这些算法在OpenCV中都提供了完善的API可以调用,我只是对其基本原理做了些许了解,并在此基础上学习各个参数的调教,下面就逐一来进行整理。 - 高斯双边模糊 说到高斯双边模糊感觉有些高大上,但是说到高斯模糊就显得接地气多了,之前曾经整理过,高斯模糊就是利用一个不断移动的窗口来获... 阅读详情

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夏帆er
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