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GuidedFilter:引导图像过滤(Python)的简单python演示
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2021-04-27
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引导图像过滤演示(Python) 引导图像过滤的简单python演示[He et al。 2010]。 引导滤波器可以像流行的双边滤波器一样执行保留边缘的平滑滤波。 在这个演示包中,我还实现了快速引导过滤器[He et al。 2015]。 结果 简单的噪声图像引导滤波器测试: 原始图像的噪点图像。 引导式滤波器像双边滤波器一样平滑噪声图像。 引导图像:噪点图像。 Epsilon(正则化术语,类似于色彩空间中的sigma):常数0.05。 半径(类似于坐标空间中的sigma):[5、10、20] 表现 比较以下过滤器的性能: 双边过滤器:OpenCV实现。 引导式过滤器[He et al。 2010]:已在此软件包中实施。 快速导引过滤器[He et al。 2015]:已在此软件包中实施。 与双边过滤器相比,导引过滤器与坐标的过滤西格玛无关。 快速导引滤波器在该实
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GuidedFilter-master.zip (29个子文件)
GuidedFilter-master
LICENSE 1KB
setup.py 593B
README.md 3KB
doxygen
doxygen_config 101KB
.gitignore 830B
guided_filter
np
norm.py 964B
__init__.py 133B
plot
__init__.py 0B
window.py 320B
io_util
__init__.py 0B
image.py 1KB
results
__init__.py 0B
flower_0.png 671KB
performance.png 65KB
flower_1.png 524KB
results.py 477B
performance.py 4KB
flower_2.png 694KB
smooth_noise.py 2KB
cv
__init__.py 123B
image.py 3KB
main.py 471B
core
__init__.py 0B
filters.py 9KB
__init__.py 188B
datasets
google_image.py 5KB
__init__.py 0B
util
__init__.py 0B
timer.py 2KB
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易洪艳
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