cv_nlmeans — 2D `smoothing` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "cv_nlmeans", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

cv_nlmeans: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ cv_nlmeans: knob a sweep (docs site)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ cv_nlmeans: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

非局部均值去噪（Non-local means，OpenCV 实现，灰度版本）。以 OpenCV 的高速实现方式，采用与 sk_nlm 相同的思路（在整幅图像中寻找相似的图块并取平均）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `cv2.fastNlMeansDenoising(_u8(v), h=3+20*a, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)` を 255 で割ったもの —— a はフィルタ強度 h を 3〜23 に振る(大きいほど強く除去されディテールも失われる)。パッチ/探索窓は既定サイズに固定。b は未使用。

精度（实测）：内部量子化为 8 bit（256 级）——输出恰好落在 k/255 的栅格上。即使以 float64 传入，该精度也不会被保留：16-bit 相机的级差（约 1.5e-5）被舍入到 1/255 ≈ 3.9e-3，相差小于 1/255 的两幅图会返回相同结果。在测量微小灰度差、或将输出继续送入微分与回归时，量子化台阶会显现——请选用不经过 8 bit 的 op。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

cv_nlmeans 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cv_nlmeans — 2D smoothing op

用法