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Filtre bilatéral appliqué à une image





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Un filtre bilatéral est un filtre de lissage non linéaire préservant les bords et réduisant le bruit dans les images.

Il remplace l'intensité de chaque pixel par une moyenne pondérée des valeurs d'intensité des pixels voisins.

Ce poids peut être basé sur une distribution gaussienne.

Les poids dépendent non seulement de la distance euclidienne des pixels mais aussi des différences radiométriques.

Cela préserve les arêtes vives.



Testé sous Anaconda et Python 3.7

import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt
 
# Read the image. 
img = cv2.imread('pexels-elias-de-carvalho-1375849.jpg') 
 
plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype('uint8'), cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title('Originale')
plt.show()
 
# Apply bilateral filter with d = 15,  
# sigmaColor = sigmaSpace = 75. 
bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 20, 125, 125) 
 
# Save the output. 
# cv2.imwrite('frame_bilateral.jpg', bilateral) 
 
plt.imshow(cv2.cvtColor(bilateral.astype('uint8'), cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title('Bilateral')
plt.show()
 


Image originale

Tensorflow playground

Image filtrée - Bilateral

Tensorflow playground








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