python实现cv2.bilateralFilter

下面是一个Python实现的例子，使用`cv2.bilateralFilter`函数进行双边滤波：

import cv2
import numpy as np

# 双边滤波器去噪
def denoise(img, d=15, sigmaColor=75, sigmaSpace=75):
    # 双边滤波器去噪
    img_denoised = cv2.bilateralFilter(img, d, sigmaColor, sigmaSpace)

    # 将像素值限制在0-255范围内
    img_denoised[img_denoised > 255] = 255
    img_denoised[img_denoised < 0] = 0

    return np.uint8(img_denoised)

# 读入图像并加入泊松噪声
img = cv2.imread('lena.png', 0)
img_noisy = np.random.poisson(img)

# 去噪并显示结果
img_denoised = denoise(img_noisy)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Noisy Image', img_noisy)
cv2.imshow('Denoised Image', img_denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，双边滤波器的去噪效果和速度可能会受到不同的图像和噪声类型的影响，需要根据具体情况进行选择。另外，`cv2.bilateralFilter`函数的参数需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的去噪效果。