【opencv】opencv滤波器总结

晨同学03272023-09-24 9:00

均值滤波

python 复制代码

img = cv2.blur(img, ksize）

中值滤波

python 复制代码

dst = cv2.medianBlur(img, ksize)

双边滤波

python 复制代码

双边滤波的主要应用场景是视频美颜
cv2.bilateralFilter(img, d, sigmaColor, sigmaSpace, ...)
img：输入图像
d：直径，与卷积核中心点的距离，一般取5
sigmaColor：颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大，就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半相等颜色区域。
sigmaSpace：sigmaSpace坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差。他的数值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0，d指定了邻域大小且与sigmaSpace无关。否则，d正比于sigmaSpace。

python 复制代码

img2 = cv2.bilateralFilter(img, 5, 20, 50)

双边滤波的作用：：图像去噪保边，对相关分析的结果有较大的影响，对于裂缝比较强，噪声比较少的图像来说，可以将去噪的程度放大，对以后的相关分析的结果就会有更少的噪声。对于噪声不是很集中的图像，并有较多细节的图像，增加保边的效果，让相关分析及后续进行进一步的结构处理，去噪。

参考链接

https://blog.csdn.net/weixin_45153969/article/details/131060924