import cv2 as cv
import numpy as np
def bi_demo(image): # bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)
"""
同时考虑空间与信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的
双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果：
在图像的平坦区域，像素值变化很小，对应的像素范围域权重接近于1，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊；
在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大，从而保持了边缘的信息。
"""
dst = cv.bilateralFilter(image, 0, 100, 15) # 高斯双边
cv.imshow("bi_demo", dst)
# pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr, dst=None, maxLevel=None, termcrit=None)
# @param src The source 8-bit, 3-channel image.
# @param dst The destination image of the same format and the same size as the source.
# @param sp The spatial window radius.
# @param sr The color window radius.
# @param maxLevel Maximum level of the pyramid for the segmentation.
# @param termcrit Termination criteria: when to stop meanshift iterations.
def shift_demo(image): # 均值迁移
dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 50)
cv.imshow("shift_demo", dst)
src = cv.imread("CrystalLiu1.jpg") # 读入图片放进src中
cv.namedWindow("Crystal Liu") # 创建窗口
cv.imshow("Crystal Liu", src) # 将src图片放入该创建的窗口中
bi_demo(src)
shift_demo(src)
cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口
cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
12.边缘保留滤波
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