您当前的位置：首页 > IT编程 > python
\| C语言 \| Java \| VB \| VC \| python \| Android \| TensorFlow \| C++ \| oracle \| 学术与代码 \| cnn卷积神经网络 \| gnn \| 图像修复 \| Keras \| 数据集 \| Neo4j \| 自然语言处理 \| 深度学习 \| 医学CAD \| 医学影像 \| 超参数 \| pointnet \| pytorch \| 异常检测 \| Transformers \| 情感分类 \| 知识图谱 \|

自学教程：OpenCV半小时掌握基本操作之高斯双边

51自学网 2021-10-30 22:15:50

python

这篇教程OpenCV半小时掌握基本操作之高斯双边写得很实用，希望能帮到您。

概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天带大家用 OpenCV 来实现一个简单的磨皮.

在这里插入图片描述

边缘保留滤波 (EPF)

边缘保留滤波 (Edge Preserving Filter) 是图像处理的一种技术. 有别与传统滤波, EPF 会对差别较大的像素区域进行区分, 在保持边缘锐利的同时消除噪声或纹理.

高斯双边

双边滤波 (Bilateral Filter) 即高斯滤波. 滤波器由两个函数构成. 一个函数是由集合空间距离决定滤波器系数. 另一个是由像素差值决定滤波系数.

在这里插入图片描述

格式:

cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)

参数:

src: 输入图像
d: 相邻像素的直径
sigmaColor: 颜色空间过滤
sigmaSpace: 坐标空间过滤

例子:

import numpy as npimport cv2# 读取图片image = cv2.imread("face.jpg")# 高斯二边dest = cv2.bilateralFilter(image, 0, 100, 15)# 图片展示combine = np.hstack((image, dest))cv2.imshow("combine", combine)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 保存结果cv2.imwrite("bilateral.jpg", combine)

输出结果:

在这里插入图片描述

高斯模糊 vs 高斯双边:

在这里插入图片描述

均值迁移

均值迁移 (Mean-Shift Blur) 会计算得到像素均值与空间位置均值, 使用新的均值作为窗口中心位置.

格式:

cv2.pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr, dst=None, maxLevel=None, termcrit=None)

参数:

src: 输入图像
sp: 空间窗口半径
sr: 颜色窗口半径
maxLevel: 分割金字塔的最大级别
termcrit: 终止条件, 默认为 None

例子:

import numpy as npimport cv2# 读取图片image = cv2.imread("face.jpg")# 均值迁移dest = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 50)# 图片展示combine = np.hstack((image, dest))cv2.imshow("combine", combine)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 图片保存cv2.imwrite("mean_shift.jpg", combine)

输出结果:

在这里插入图片描述

到此这篇关于OpenCV半小时掌握基本操作之高斯双边的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV高斯双边内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！

OpenCV半小时掌握基本操作之傅里叶变换
OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

自学教程：OpenCV半小时掌握基本操作之高斯双边

目录

概述

边缘保留滤波 (EPF)

高斯双边

均值迁移