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# -*- coding: utf-8 -*-# @Time    : 2020/11/4 15:01# @Author  : Murphy# @Email   : Murphy.AI@foxmail.com'''图像预处理：边缘保留滤波EPF'''import cv2import osimport globdef bi_demo(image):  # 双边滤波函数    dst = cv2.bilateralFilter(image, 0, 100, 5)    return dstdirectory_name = ['D:/source code/CVPR19/models/pic_sup/output_calling',                  'D:/source code/CVPR19/models/pic_sup/output_normal',                  'D:/source code/CVPR19/models/pic_sup/output_sc',                  'D:/source code/CVPR19/models/pic_sup/output_smoking'] # 使用列表保存多个文件夹的绝对路径，也可换为相对路径slice_dir = ['calling_supE/', 'normal_supE/', 'SC_supE/', 'smoking_supE/'] # 这是结果保存文件夹for i in range(4): # 4是表示源文件夹的个数    for filename in os.listdir(directory_name[i]): # 开始遍历文件夹中的图片        # print(filename)  # just for test         img_path = os.path.join(directory_name[i], filename) # 合并文件路径        src = cv2.imread(img_path) # 读取图片文件        img = cv2.resize(src, None, fx=0.8, fy=0.8, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize操作        img1 = bi_demo(img) # 调用双边滤波函数进行边缘保留滤波        name = filename[:-4] # 对文件名进行切片，对滤波后的文件进行重命名        imgpath = '{}E.jpg'.format(name)        path = os.path.join('./pic_sup/' + slice_dir[i], imgpath)        cv2.imwrite(path, img1) # 将结果图片写入响应的路径

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