高斯模糊：基於權重，權重只考慮畫素空間的分布，中間的權重大，邊緣的權重小。沒有考慮畫素值之間的差異問題，如果畫素值之間的差異很大，應該不參與計算。
邊緣保留濾波：畫素之間的差異很大，說明是顯著特徵，如果直接平滑（濾波），顯著特徵會消失。畫素之間差異大的地方通常是邊緣，所以邊緣保留濾波處理後的，在平滑（濾波）的情況下，依舊能夠保留影象的邊緣,效果如下圖。
:'''高斯雙邊模糊：sigmacolor盡量取大一點，能讓小的差異模糊掉；sigmaspace空間差異，核取小一點，主要差異得到保留'''
'''高斯模糊：邊緣被模糊'''
dst=cv.gaussianblur(src,(0
,0),
10)#高斯模糊10為sigma引數
cv.imshow(
'gaosi mohu'
,dst)
bf_demo(src)
#呼叫邊緣保留濾波——高斯雙邊模糊
cv.waitkey(
0)如圖：（左）原圖、（中）高斯模糊後的效果，邊緣也被模糊、（右）高斯雙邊模糊，邊緣特徵得以保留，其餘部分模糊，到達美顏效果。
:'''均值遷移模糊：'''
'''高斯模糊：邊緣被模糊'''
dst=cv.gaussianblur(src,(0
,0),
10)#高斯模糊10為sigma引數
cv.imshow(
'gaosi mohu'
,dst)
shift_demo(src)
cv.waitkey(
0)如圖：（左）原圖、（中）高斯模糊後的效果，邊緣也被模糊、（右）均值遷移模糊，類似油畫的效果。
邊緣保留濾波（EPF）
高斯模糊只考慮了權重，只考慮了畫素空間的分布，沒有考慮畫素值和另乙個畫素值之間差異的問題，如果畫素間差異較大的情況下 比如影象的邊緣 高斯模糊會進行處理，但是我們不需要處理邊緣，要進行的操作就叫做邊緣保留濾波 epf 高斯雙邊模糊 image 輸入影象,影象必須是8位或浮點型單通道 三通道的影象 0...
Open Cv 邊緣保留濾波
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 i...
邊緣保留濾波EPF
更多參考 雙邊濾波的核函式是空間域核與畫素範圍域核的綜合結果 在影象的平坦區域,畫素值變化很小,對應的畫素範圍域權重接近於1,此時空間域權重起主要作用,相當於進行高斯模糊 在影象的邊緣區域,畫素值變化很大,畫素範圍域權重變大,從而保持了邊緣的資訊.dst cv.bilateralfilter ima...