La eliminación de ruido de una imagen se refiere al proceso de reconstrucción de una señal a partir de imágenes ruidosas. La eliminación de ruido se realiza para eliminar el ruido no deseado de la imagen para analizarla mejor. Se refiere a uno de los principales pasos de preprocesamiento. Hay cuatro funciones en opencv que se utilizan para eliminar el ruido de diferentes imágenes.
Sintaxis: cv2.fastNlMeansDenoisingColored(P1, P2, float P3, float P4, int P5, int P6)
Parámetros:
P1: array de imágenes de origen
P2: array de imágenes de destino
P3: tamaño en píxeles del parche de plantilla que se utiliza para calcular los pesos.
P4: tamaño en píxeles de la ventana que se utiliza para calcular un promedio ponderado para el píxel dado.
P5 – Parámetro que regula la intensidad del filtro para el componente de luminancia.
P6: igual que el anterior pero para componentes de color // No se usa en una imagen en escala de grises.
A continuación se muestra la implementación:
# 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()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por garg_ak0109 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA