【OpenCV 例程200篇】61. 導向濾波（Guided filter）

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圖像濾波是在盡可能保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是常用的圖像預處理操作。

2.6 非線性濾波—導向濾波（Guided filter）

導向濾波又稱引導濾波，通過一張引導圖片反映邊緣、物體等信息，對輸入圖像進行濾波處理，使輸出圖像的內容由輸入圖像決定，但紋理與引導圖片相似。

導向濾波的原理是局部線性模型，在保持雙邊濾波的優勢（有效保持邊緣，非迭代計算）的同時計算速度很快，從而克服雙邊濾波速度慢的缺點。

導向濾波（導向濾波）不僅能實現雙邊濾波的邊緣平滑，而且在檢測到邊緣附近有很好的表現，可應用在圖像增強、HDR壓縮、圖像摳圖及圖像去霧等場景。

在進行保持邊緣濾波時，可以采用原始圖像自身或其預處理后的圖像作為導向圖片。

OpenCV 在 ximgproc 模塊提供了 cv.ximgproc.guidedFilter 函數實現導向濾波算法。

函數說明：

cv.ximgproc_guidedFilter.filter(guide, src, d[, eps[, dDepth]) → dst

參數說明：

• src：輸入圖像，可以是灰度圖像，也可以是多通道的彩色圖像
• guide：導向圖像，大小和類型與 src 相同
• dst：輸出圖像，大小和類型與 src 相同
• d：濾波核的像素鄰域直徑
• eps：規范化參數， eps 的平方類似于雙邊濾波中的 sigmaColor
• dDepth：輸出圖片的數據深度

參考例程：

# 1.76：圖像的非線性濾波—導向濾波器# 注意：本例程需要 opencv-contrib-python 包的支持img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=1)imgGuide = cv2.imread("../images/imgFabric.png", flags=1) # 引導圖片imgBiFilter = cv2.bilateralFilter(img, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)imgGuidedFilter = cv2.ximgproc.guidedFilter(imgGuide, img, 10, 2, -1)plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")plt.imshow(cv2.cvtColor(imgBiFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.guidedFilter")plt.imshow(cv2.cvtColor(imgGuidedFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()

（略）

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（本節完）

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版權聲明：

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Crated：2021-11-29

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總結

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