写一个实现引导滤波的python代码，可以使用opencv库中的函数

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现引导滤波（Guided Filter），它是一种用于图像处理的平滑滤波技术，能保持边缘清晰。下面是一个简单的例子，展示如何使用OpenCV的`cv2.ximgproc.guidedFilter()`函数：

import cv2
import numpy as np

def guided_filter(image, p, r, eps):
    """
    导向滤波函数
    :param image: 输入图像
    :param p: 目标像素点
    :param r: 窗口半径
    :param eps: 规范化因子
    :return: 平滑后的图像
    """
    m = r * 2 + 1  # 计算窗口大小
    mean_I = cv2.boxFilter(image, -1, (m, m)) / (m * m)
    mean_pI = cv2.boxFilter(image * p, -1, (m, m)) / (m * m)
    cov_Ip = cv2.boxFilter((image - mean_I) * (p - mean_pI), -1, (m, m)) / (m * m)

    A = np.array([[mean_I * mean_I, mean_I * mean_pI],
                  [mean_pI * mean_I, mean_pI * mean_pI]])
    b = np.array([mean_I * image.ravel(), mean_pI * image.ravel()])

    mean_g = np.linalg.solve(A + eps * np.eye(2), b).reshape(image.shape)
    return mean_g

# 使用示例
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取图像，这里假设是灰度图
r = 5  # 窗口半径，可以根据需要调整
eps = 1e-4  # 规范化因子

smoothed_image = guided_filter(image, image, r, eps)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Guided Filter Result', smoothed_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键
cv2.destroyAllWindows()