# 双边滤波
o=cv2.imread("(2).png",0)
blur=cv2.bilateralFilter(o,6,50,50)
cv2.imshow('shuang',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv.bilateralFilter() 在去除噪声的同时保持边缘清晰锐利非常有效。但是，与其他过滤器相比，该操作速度较慢。
双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器，但是又有一个高斯滤波器，它是像素差的函数。空间的高斯函数确保仅考虑附近像素的模糊，而强度差的高斯函数确保仅考虑强度与中心像素相似的那些像素的模糊。由于边缘的像素强度变化较大，因此可以保留边.
在cv2.bilateralFilter(img_path,radius,sigma_color,sigma_space)
img_path:图片的位置
radius:滤波器窗口半径
sigma_color:颜色域方差
sigma_space:空间域方差
其中sigma的值相等一般是取相同的值；取值做好在10以上，值越大成像会越来越平滑。
而radius：对于需要过滤严重噪声的离线应用，可取radius=9；具体的调参可以自己根据代码进行修改
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