cv2.fastNlMeansDenoising()
时间: 2023-06-21 21:18:12 浏览: 73
cv2.fastNlMeansDenoising是OpenCV库中的一个函数,用于去除灰度图像中的噪声。它是一种基于非局部均值去噪算法的改进版本,速度较快,适用于处理较大的图像。该函数的输入为待处理的灰度图像,输出为去噪后的图像。它的使用方法如下:
```python
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(src, h, templateWindowSize, searchWindowSize)
```
其中,src为待处理的灰度图像,h为控制噪声去除强度的参数,templateWindowSize和searchWindowSize分别为局部均值计算和搜索窗口的大小。函数返回去噪后的图像dst。
相关问题
python实现cv2.fastNlMeansDenoising()
`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数是OpenCV中的一个快速非局部均值去噪滤波器,用于去除灰度图像中的噪声。下面是Python实现该函数的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("lena.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 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.fastNlMeansDenoising(img_noise, None, 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灰度图像并添加高斯噪声,然后调用`cv2.fastNlMeansDenoising`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`为h参数,`7`和`21`分别为局部均值计算和搜索窗口的大小。可以根据实际需要调整这些参数。
fastNlMeansDenoising()的函数实现代码
`cv2.fastNlMeansDenoising()`函数的实现代码如下:
```python
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。
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