Python使用OpenCV对彩色图像进行去噪

去噪图像的”噪声”是指从噪声图像中重建信号的过程。进行降噪以从图像中去除不需要的噪声, 以更好的形式对其进行分析。它指的是主要的预处理步骤之一。 opencv中有四个函数, 用于对不同的图像进行去噪。

语法：
cv2.fastNlMeansDenoisingColored(P1, P2, float P3, float P4, int P5, int P6)
参数：
P1 –源图像阵列
P2 –目标图像阵列
P3 –用于计算权重的模板补丁的像素大小。
P4 –窗口的像素大小, 用于计算给定像素的加权平均值。
P5 –参数调整滤光片强度的亮度分量。
P6 –与上述相同, 但用于颜色成分//不用于灰度图像中。

下面是实现：

# importing libraries
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
  
# Reading image from folder where it is stored
img = cv2.imread( 'bear.png' )
  
# denoising of image saving it into dst image
dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None , 10 , 10 , 7 , 15 )
  
# Plotting of source and destination image
plt.subplot( 121 ), plt.imshow(img)
plt.subplot( 122 ), plt.imshow(dst)
  
plt.show()

输出如下：

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念：Python DS课程。