opencv NLM 灰度图像滤波通常调用哪个函数

在OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中，非局部均值(Neighborhood Low-pass Filtering, NLM)是一种用于灰度图像降噪和细节保留的高级滤波技术。如果你想在OpenCV中应用NLM滤波，通常会调用`cv2.fastNlMeansDenoisingColored()`函数，这个函数可以处理彩色图像，而`cv2.fastNlMeansDenoising()`则专门用于单通道的灰度图像。

对于纯灰度图像的NLM滤波，你应该使用后者，它接受一个灰度输入图像和一些相关的参数，如邻域大小、平滑标准差等。例如：

import cv2

gray_image = ... # 你的灰度图像
denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoising(gray_image, h=7, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)

在这个例子中，`h`是平滑标准差，`templateWindowSize`和`searchWindowSize`分别指定了滤波模板和搜索窗口的大小。