import cv2 as cv
import numpy as np
#在進行模糊時，容易將影象的邊緣部分被模糊掉，從而使影象的立體感減少
#epf可以在將非邊緣部分進行雜訊濾波的同時保留下邊緣部分的特點
defbi_demo
(iamge)
:#高斯雙邊模糊
dst=cv.bilateralfilter(iamge,0,
100,15)
#將d設為0，利用sigmaspace和sigmacolor反算d,同時將sigmacolor取大
#使得小差異模糊掉，將sigmaspace取小(卷積的區域變小？)，使得運算量較小
cv.imshow(
"bi_demo"
, dst)
defshift_demo
(iamge)
:#均值遷移模糊
dst=cv.pyrmeanshiftfiltering(iamge,5,
20)#20確定模糊程度，5確定運算空間
#在上面建立的「test」視窗中顯示影象sr
#bi_demo(src)
shift_demo(src)
cv.waitkey(0)
#（0）引數表示無限等待 等又任意按鍵按下關閉視窗
cv.destroyallwindows(
)
OpenCV 08邊緣保留濾波 EPF
coding utf 8 import cv2 as cv import numpy as np 高斯雙邊模糊 defbi demo image dst cv.bilateralfilter image,0,100,15 cv.imshow bi demo dst 均值遷移 defshift dem...
opencv基礎之邊緣保留濾波演算法
高斯濾波考慮了影象空間位置對權重的影響，離中心點越近權重越大。但是高斯濾波沒有考慮影象中的畫素分布對影象卷積輸出的影響。而高斯雙邊濾波則充分考慮了這一點，對畫素值空間分布差異較大的進行保留從而可以完整地保留影象的邊緣資訊。影象一定區域內的畫素分布是有一定規律的，要保留邊緣資訊，就應當只讓畫素值相近的...
opencv學習筆記（9）邊緣保留濾波EPF
效果如下 濾波是由這個api決定的 dst cv.bilateralfilter image,0,50,10 經過調參發現，50和10的那兩個引數，越大，濾波之後的顯得更為 化。然後自己查資料，發現這位朋友總結的很好，發個鏈結 侵刪 高斯雙邊模糊引數解析 效果如下 起作用的api是這個 dst cv...