opencv利用双边滤波去除高斯噪声并显示

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了许多图像处理函数，包括双边滤波（Bilateral Filter）。双边滤波是一种非局部平滑算法，它既能保留图像边缘细节又能有效抑制高斯噪声。

使用OpenCV进行双边滤波的步骤大致如下：

1. **导入所需库**:

   import cv2
   import numpy as np

2. **读取输入图像**:

   img = cv2.imread('input_image.jpg', 0)  # 读灰度图像，如果是彩色就用cv2.imread()即可

3. **设置滤波参数**:
- `diameter`：滤波半径，控制平滑程度。
- `sigma_color`：颜色空间的方差，影响噪声抑制效果。
- `sigma_space`：空间域的方差，影响边缘保持。

   diameter = 5
   sigma_color = 75
   sigma_space = 75

4. **应用双边滤波**:

   filtered_img = cv2.bilateralFilter(img, diameter, sigma_color, sigma_space)

5. **显示原始和处理后的图像**:

   cv2.imshow("Original Image", img)
   cv2.imshow("Filtered Image", filtered_img)

6. **等待用户按键并关闭窗口**:

   key = cv2.waitKey(0)
   if key == ord('q'):
       break
   cv2.destroyAllWindows()