C++ opencv图像降噪

在C++中使用OpenCV进行图像降噪，可以使用以下方法：

1. 高斯滤波

高斯滤波是一种常见的降噪方法，可以使用cv::GaussianBlur函数来实现。该函数有三个参数：输入图像、输出图像和高斯核大小。高斯核大小越大，降噪效果越好，但同时也会使图像变模糊。

示例代码：

cv::Mat input_image, output_image;
cv::GaussianBlur(input_image, output_image, cv::Size(5, 5), 0);

2. 中值滤波

中值滤波是一种非常有效的降噪方法，可以使用cv::medianBlur函数来实现。该函数有两个参数：输入图像和输出图像，以及一个可选的核大小参数。核大小越大，降噪效果越好，但同时也会使图像变模糊。

示例代码：

cv::Mat input_image, output_image;
cv::medianBlur(input_image, output_image, 5);

3. 双边滤波

双边滤波是一种比较复杂的降噪方法，可以同时保持边缘清晰和降低噪声，可以使用cv::bilateralFilter函数来实现。该函数有四个参数：输入图像、输出图像、滤波器的半径和颜色空间的标准差。

示例代码：

cv::Mat input_image, output_image;
cv::bilateralFilter(input_image, output_image, 9, 75, 75);

以上是三种常见的图像降噪方法，可以根据具体情况选择适合的方法。