opencv图像恢复逆滤波_OpenCV之快速的图像边缘滤波算法

python代码：

import cv2 as cv
import numpy as npsrc = cv.imread("./test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)h, w = src.shape[:2]
dst = cv.edgePreservingFilter(src, sigma_s=100, sigma_r=0.4, flags=cv.RECURS_FILTER)
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = dst
result = cv.resize(result, (w, h//2) )
cv.imshow("result", result)
# cv.imwrite("result.png", result)cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src = imread("./test.png");if (src.empty()) {printf("could not load image...n");return -1;}namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);Mat dst;double tt = getTickCount();edgePreservingFilter(src, dst, 1, 60, 0.44);double end = (getTickCount() - tt) / getTickFrequency();printf("time consume : %fn ", end);imshow("result", dst);waitKey(0);return 0;
}

高斯双边模糊与mean shift均值模糊两种边缘保留滤波算法，都因为计算量比较大，无法实时实现图像边缘保留滤波，限制了它们的使用场景，OpenCV中还实现了一种快速的边缘保留滤波算法。高斯双边与mean shift均值在计算时候使用五维向量是其计算量大速度慢的根本原因，该算法通过等价变换到低纬维度空间，实现了数据降维与快速计算。

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