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本篇內(nèi)容介紹了“Python OpenCV 邊緣濾波保留怎么使用”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓丸趣 TV 小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！
函數(shù)原型介紹高斯雙邊濾波
雙邊濾波函數(shù)原型如下：
dst = cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]])參數(shù)說明：
src：輸入圖像；
d：過濾過程中每個像素鄰域的直徑范圍。如果不是正數(shù)，則函數(shù)會從參數(shù) sigmaSpace 計算該值；
sigmaColor：顏色空間過濾器的 sigma 值，參數(shù)的值越大，表明該像素鄰域內(nèi)有越寬廣的顏色會被混合到一起，產(chǎn)生較大的半等色區(qū)域；
sigmaSpace：坐標空間中濾波器的 sigma 值，如果該值較大，則意味著越遠的像素將相互影響，從而使更大的區(qū)域中足夠相似的顏色獲取相同的顏色。當 d 0 時，d 指定了鄰域大小且與 sigmaSpace 無關(guān)，否則 d 正比于 sigmaSpace。
dst：和源圖象相同大小、相同格式的輸出圖象；
一般將 sigmaSpace 設置大一些，sigmaColor 設置小一些，最終呈現(xiàn)的效果較好。
優(yōu)缺點：
雙邊濾波，可很好的保存圖像邊緣細節(jié)，并且過濾掉低頻分量的噪音，但是雙邊濾波效率不是很高，花費時間比其他濾波器較長。
測試代碼如下，先掌握函數(shù)基本使用再說。
import cv2 as cvimport numpy as np# 雙邊濾波 def bilater(image):# 第三個參數(shù)大一點（color），第四個小一點（space）dst = cv.bilateralFilter(image, 0, 100, 15)cv.namedWindow(dst)cv.imshow(dst , dst)src = cv.imread(./123.jpg)cv.namedWindow(src)cv.imshow(src , src)bilater(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
均值遷移濾波
均值遷移算法是一種通用的聚類算法，它的基本原理是：
對于給定的一定數(shù)量樣本，任選其中一個樣本，以該樣本為中心點劃定一個圓形區(qū)域，求取該圓形區(qū)域內(nèi)樣本的質(zhì)心，即密度最大處的點，再以該點為中心繼續(xù)執(zhí)行上述迭代過程，直至最終收斂。（沒看太明白，大概了解一下即可）
函數(shù)原型如下：
dst = cv2.pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr[, dst[, maxLevel[, termcrit]]])參數(shù)說明：
src：輸入圖像，8 位 3 通道圖像；
sp：遷移物理空間半徑大小；
sr：遷移色彩空間半徑大小；
dst：可選參數(shù)，和源圖象相同大小、相同格式的輸出圖象；
maxLevel：可選參數(shù)，金字塔的最大層數(shù)；
termcrit：可選參數(shù)，遷移迭代終止條件，可以設置為迭代次數(shù)滿足終止，迭代目標與中心點偏差滿足終止，或者兩者的結(jié)合。
所有參數(shù)中，sp 與 sr 必選，二者設置的值越大，對圖像色彩的平滑效果越明顯，同時函數(shù)耗時越多。
測試代碼如下：
import cv2 as cvimport numpy as np# 雙邊濾波 def bilater(image):# 第三個參數(shù)大一點（color），第四個小一點（space）dst = cv.bilateralFilter(image, 0, 100, 15)cv.namedWindow(dst)cv.imshow(dst , dst)# 均值遷移濾波 def pyrmeanshift(src):dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(src, 10, 50)cv.imshow(dst , dst)src = cv.imread(./123.jpg)cv.namedWindow(src)cv.imshow(src , src)pyrmeanshift(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()“Python OpenCV 邊緣濾波保留怎么使用”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注丸趣 TV 網(wǎng)站，丸趣 TV 小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！
