Python opencv(八) 边缘保留滤波(EPF)

前提条件

使用工具python3.x 使用库 ：numpy、opencv，

api简介

1.cv.bilateralFilter api函数：双边滤波，可以很好的保存图像边缘细节并且滤除掉低频分量的噪音，但是双边滤波器的效率不是很高，花费时间比其他滤波器较长（函数所需参数见代码） 2.cv.pyrMeanShiftFiltering api函数：均值偏移滤波 ，均值漂移算法，这个函数严格来说并不是图像的分割，而是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域

代码示例

import cv2 as cvimport numpy as npdef bi_demo(image):#双边模糊
	dst = cv.bilateralFilter(image, 0, 100, 15)
	cv.imshow('bi_demo',dst)def shift_demo(image):#均值迁移的得到的效果，基于金字塔的meanshift模糊
	dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 15)
	cv.imshow('shift_demo', dst)# src=cv.imread("D:/openCV_image/image/1.spng")src=cv.imread("D:/openCV_image/image/3.png")# src=cv.imread("D:/openCV_image/image/2_2.png")# print(src)cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image",src)# bi_demo(src)shift_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

效果： bi_demo(src)

cv.bilateralFilter（）

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