Python3与OpenCV3.3 图像处理(十)--EPF
来源:互联网 发布:域名备案 百科 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 18:53
一、什么是EPF
高斯模糊只考虑了权重,只考虑了像素空间的分布,没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题,如果像素间差异较大的情况下(比如图像的边缘),高斯模糊会进行处理,但是我们不需要处理边缘,要进行的操作就叫做边缘保留滤波(EPF)
二、示例
import cv2 as cvimport numpy as npdef bi(image): """ 色彩窗的半径 图像将呈现类似于磨皮的效果 """ #image:输入图像,可以是Mat类型, # 图像必须是8位或浮点型单通道、三通道的图像 #0:表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围,一般为0 #后面两个数字:空间高斯函数标准差,灰度值相似性标准差 dst=cv.bilateralFilter(image,0,60,10); cv.imshow('bi',dst)def shift(image): """ 均值迁移 图像会呈现油画效果 """ #10:空间窗的半径 #50:色彩窗的半径 dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,50); cv.imshow('shift',dst)src=cv.imread('test.jpg')#图一(原图)cv.imshow('def',src)#图二(色彩窗的半径)bi(src)#图三(均值迁移)shift(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()图一
图二
图三
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