使用 OpenCV 对图像进行双边过滤

图像处理 • 2022年11月18日上午10:37 • 技术文章

有许多算法可以减少图像中的噪声。双边滤波器通常用于降噪同时保留图像中的边缘。该过滤器计算邻域中所有像素的加权平均值。此外，双边滤波器考虑了像素强度的变化以保留边缘。

OpenCV 提供了bilateralFilter允许对图像应用双边滤波器的功能。该d参数定义过滤器大小。换句话说，它是每个像素邻域的直径。颜色空间中的 Sigma 和坐标空间中的 Sigma 控制过滤量。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
filteredImg = cv2.bilateralFilter(grayImg, d=5, sigmaColor=50, sigmaSpace=50)

cv2.imshow('Original image', grayImg)
cv2.imshow('Filtered image', filteredImg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg");
    Mat grayImg;
    cvtColor(img, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat filteredImg;
    bilateralFilter(grayImg, filteredImg, 5, 50, 50);

    imshow("Original image", grayImg);
    imshow("Filtered image", filteredImg);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

package app;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main
{
    static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); }

    public static void main(String[] args)
    {
        Mat img = Imgcodecs.imread("test.jpg");
        Mat grayImg = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(img, grayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        Mat filteredImg = new Mat();
        Imgproc.bilateralFilter(grayImg, filteredImg, 5, 50, 50);

        HighGui.imshow("Original image", grayImg);
        HighGui.imshow("Filtered image", filteredImg);
        HighGui.waitKey(0);
        HighGui.destroyAllWindows();

        System.exit(0);
    }
}

输出效果图：