OpenCV實(shí)現(xiàn)雙邊濾波算法
更新時(shí)間：2021年10月11日 09:55:49 作者：點(diǎn)云俠
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了OpenCV實(shí)現(xiàn)雙邊濾波算法，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實(shí)例為大家分享了OpenCV實(shí)現(xiàn)雙邊濾波算法的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
一、雙邊濾波
雙邊濾波是一種綜合考慮濾波器內(nèi)圖像空域信息和濾波器內(nèi)圖像像素灰度值相似性的濾波算法，可以實(shí)現(xiàn)在保留區(qū)域信息的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲的去除、對(duì)局部邊緣的平滑。雙邊濾波對(duì)高頻率的波動(dòng)信號(hào)起到平滑的作用，同時(shí)保留大幅值變化的信號(hào)波動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)保留圖像中邊緣信息的作用。雙邊濾波具有美顏效果。
二、C++代碼
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//讀取兩張含有人臉的圖像
Mat img1 = imread("face1.png", IMREAD_ANYCOLOR);
if (img1.empty())
{
cout << "請(qǐng)確認(rèn)圖像文件名稱(chēng)是否正確" << endl;
return -1;
}
Mat result1, result2, result3, result4;
//驗(yàn)證不同濾波器直徑的濾波效果
bilateralFilter(img1, result1, 9, 50, 25 / 2);
bilateralFilter(img1, result2, 25, 50, 25 / 2);
//驗(yàn)證不同標(biāo)準(zhǔn)差值的濾波效果
bilateralFilter(img1, result3, 9, 9, 9);
bilateralFilter(img1, result4, 9, 200, 200);
//顯示原圖
imshow("img1", img1);
//不同直徑濾波結(jié)果
imshow("result1", result1);
imshow("result2", result2);
//不同標(biāo)準(zhǔn)差值濾波結(jié)果
imshow("result3 ", result3);
imshow("result4", result4);
waitKey(0);
return 0;
}
三、python代碼
import cv2
img = cv2.imread('666.jpg')
# -------------------雙邊濾波------------------
img_bilater = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)
# ------------------可視化結(jié)果-----------------
cv2.imshow('origion_pic', img)
cv2.imshow('filtered_pic', img_bilater)
cv2.waitKey(0)
四、結(jié)果展示
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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