双边滤波opencv C++

双边滤波是一种图像处理技术，在OpenCV库中用C++实现时，它主要用于平滑图像的同时保留边缘细节。传统的高斯滤波会模糊掉图像中的噪声以及边缘信息，而双边滤波则考虑了像素之间的空间距离以及响应强度（灰度值或其他特征）的相似性。

在OpenCV中，可以使用`cv::filter2D()`函数结合自定义的权重核来实现双边滤波。以下是一个简单的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat bilateralFilter(const cv::Mat& src, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace) {
    // 确定滤波后的图像大小
    int dstRows = src.rows;
    int dstCols = src.cols;

    // 创建一个和输入图像同样大小的浮点数矩阵作为结果
    cv::Mat dst(dstRows, dstCols, CV_32F);

    cv::Mat kernel; // 用于存储双边滤波的权重核
    cv::getGaussianKernel(d, sigmaSpace, kernel);
    
    // 双边滤波操作
    cv::filter2D(src, dst, -1, kernel, cv::Point(-1,-1), 0, bilateralWeight(sigmaColor));

    return dst;
}

double bilateralWeight(double colorDistance) {
    return std::exp(-colorDistance * colorDistance / (2 * sigmaColor * sigmaColor));
}

int main() {
    // 加载图像并进行双边滤波
    cv::Mat inputImage = ...;
    cv::Mat filteredImage = bilateralFilter(inputImage, 5, 50.0, 75.0); // 参数可以根据需要调整

    // 显示原图和滤波后的图像
    cv::imshow("Original", inputImage);
    cv::imshow("Bilateral Filtered", filteredImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个例子中，`d`参数控制滤波的半径，`sigmaColor`和`sigmaSpace`分别表示颜色空间和空间域的标准差，决定了平滑程度和边缘保留的程度。