fastNlMeansDenoising()的函数实现代码

`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数的实现代码如下：

dst = cv2.fastNlMeansDenoising(src, h, templateWindowSize, searchWindowSize)

其中，参数含义如下：

- `src`：输入图像，可以是灰度图像或彩色图像。
- `dst`：输出图像，与输入图像大小和类型相同。
- `h`：平滑度参数，用于控制平滑的强度。较大的值可以去除较大的噪声，但也可能会模糊图像。一般建议取值在10-30之间。
- `templateWindowSize`：局部均值计算窗口的大小，用于计算像素值的局部均值。较大的值可以去除较大的噪声，但也可能会模糊图像。一般建议取值在7-21之间。
- `searchWindowSize`：搜索窗口的大小，用于寻找与每个像素相似的像素。较大的值可以增加计算量，但也可以提高去噪效果。一般建议取值在21-35之间。

该函数可以用于灰度图像和彩色图像的去噪，具有较好的去噪效果和较快的速度，适用于实时处理和较大的图像。

相关问题

fastNlMeansDenoising()官方具体实现代码

`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数的官方具体实现代码如下：

void cv::fastNlMeansDenoising(InputArray src, OutputArray dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize)
{
    CV_INSTRUMENT_REGION()

    CV_Assert(src.depth() == CV_8U || src.depth() == CV_16U || src.depth() == CV_32F);
    CV_Assert(src.channels() == 1 || src.channels() == 3 || src.channels() == 4);

    int type = src.type(), cn = src.channels();
    Mat srcMat = src.getMat(), srcMatPad;
    int top = (templateWindowSize - 1) / 2, left = (templateWindowSize - 1) / 2;

    copyMakeBorder(srcMat, srcMatPad, top, top, left, left, cv::BORDER_DEFAULT);

    if (type == CV_8UC1)
    {
        if (cn == 1)
            fastNlMeansDenoising8u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 3)
            fastNlMeansDenoisingColored8u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 4)
            fastNlMeansDenoisingColored8u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize, true);
    }
    else if (type == CV_16UC1)
    {
        if (cn == 1)
            fastNlMeansDenoising16u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 3)
            fastNlMeansDenoisingColored16u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 4)
            fastNlMeansDenoisingColored16u(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize, true);
    }
    else if (type == CV_32FC1)
    {
        if (cn == 1)
            fastNlMeansDenoising32f(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 3)
            fastNlMeansDenoisingColored32f(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize);
        else if (cn == 4)
            fastNlMeansDenoisingColored32f(srcMatPad, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize, true);
    }
    else
    {
        CV_Error(Error::StsUnsupportedFormat, "");
    }
}

该函数主要包括以下几个步骤：

1. 对输入图像进行一些基本的检查，包括深度、通道数等方面的检查。
2. 对输入图像进行边界扩充，以便在边界处也能进行像素值的计算。
3. 根据输入图像的深度和通道数，调用相应的非局部均值去噪函数，进行去噪操作。
4. 如果输入图像的格式不受支持，则抛出异常。

具体的非局部均值去噪函数包括：

- `fastNlMeansDenoising8u()`：用于处理8位无符号单通道图像。
- `fastNlMeansDenoising16u()`：用于处理16位无符号单通道图像。
- `fastNlMeansDenoising32f()`：用于处理32位浮点型单通道图像。
- `fastNlMeansDenoisingColored8u()`：用于处理8位无符号三通道/四通道彩色图像。
- `fastNlMeansDenoisingColored16u()`：用于处理16位无符号三通道/四通道彩色图像。
- `fastNlMeansDenoisingColored32f()`：用于处理32位浮点型三通道/四通道彩色图像。

这些函数主要根据输入图像的深度和通道数，对像素值的计算进行相应的优化，以提高算法的效率和准确性。

fastNlMeansDenoising()的函数实现细节，并写出相应代码

`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数的实现细节已经在上一个问题中进行了介绍。下面是一个基于Python和OpenCV的示例代码，演示了如何使用`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数进行图像去噪：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("lena.png")

# 添加高斯噪声
noise = cv2.randn(img, 0, 50)
img_noise = cv2.add(img, noise)

# 非局部均值去噪
img_denoise = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img_noise, None, 10, 10, 7, 21)

# 显示图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Noisy", img_noise)
cv2.imshow("Denoised", img_denoise)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先读取一张图像并添加高斯噪声，然后调用`cv2.fastNlMeansDenoisingColored()`函数进行非局部均值去噪，最后显示去噪前后的图像。其中，`None`表示不使用掩码图像，`10`和`10`分别为两个h参数，`7`和`21`分别为两个窗口的大小。可以根据实际需要调整这些参数。