python 导向滤波

对于Python中的导向滤波，可以使用OpenCV库来实现。导向滤波是一种用于图像处理的滤波算法，它能够在保持图像细节的同时进行平滑处理。

下面是一个使用Python和OpenCV库进行导向滤波的示例代码：

import cv2

def guided_filter(image, radius, eps):
    guide = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    guide = cv2.normalize(guide, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F)

    p = image.astype(float) / 255.0

    mean_I = cv2.boxFilter(guide, -1, (radius, radius))
    mean_p = cv2.boxFilter(p, -1, (radius, radius))
    mean_Ip = cv2.boxFilter(guide * p, -1, (radius, radius))
    cov_Ip = mean_Ip - mean_I * mean_p

    mean_II = cv2.boxFilter(guide * guide, -1, (radius, radius))
    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, -1, (radius, radius))
    mean_b = cv2.boxFilter(b, -1, (radius, radius))

    q = mean_a * guide + mean_b
    q = cv2.normalize(q, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

    return q

# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 调用导向滤波函数
filtered_image = guided_filter(image, 9, 0.1)

# 显示输入图像和滤波结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Filtered', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们定义了一个`guided_filter`函数，它接受输入图像、滤波器半径和eps参数，并返回滤波后的图像。然后，我们读取输入图像，并调用`guided_filter`函数来进行导向滤波。最后，使用OpenCV的`imshow`函数显示输入图像和滤波结果。