导向滤波python

导向滤波是一种图像处理技术，可以用于图像去噪、图像增强等应用。下面是导向滤波的Python实现示例：

import cv2
import numpy as np

def guided_filter(I, p, r, eps):
    mean_I = cv2.boxFilter(I, cv2.CV_64F, (r, r))
    mean_p = cv2.boxFilter(p, cv2.CV_64F, (r, r))
    mean_Ip = cv2.boxFilter(I * p, cv2.CV_64F, (r, r))
    cov_Ip = mean_Ip - mean_I * mean_p

    mean_II = cv2.boxFilter(I * I, cv2.CV_64F, (r, r))
    var_I = mean_II - mean_I * mean_I

    a = cov_Ip / (var_I + eps)
    b = mean_p - a * mean_I
    mean_a = cv2.boxFilter(a, cv2.CV_64F, (r, r))
    mean_b = cv2.boxFilter(b, cv2.CV_64F, (r, r))

    q = mean_a * I + mean_b
    return q

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为浮点型
image = image.astype(np.float32) / 255.0

# 对图像进行导向滤波
filtered_image = guided_filter(image, image, 10, 0.1)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了一个简单的导向滤波函数`guided_filter`，它接受输入图像`I`和导向图像`p`，以及滤波器的半径`r`和平滑参数`eps`。函数返回滤波后的图像`q`。

你可以将上述代码保存为一个Python脚本，并将待处理的图像命名为`image.jpg`，然后运行脚本即可看到导向滤波的效果。