OpenCV中的非局部均值去噪算法是一种基于图像相似性的去噪方法。其工作原理如下：
对于给定的输入图像，首先确定一个固定大小的搜索窗口和一个固定大小的邻域窗口。
对于输入图像中的每个像素，将邻域窗口中的像素与搜索窗口中的像素进行比较，计算它们之间的相似度。
根据相似度计算一个权重值，用于对邻域窗口中的像素进行加权平均。
将加权平均后的像素值替换原始图像中的像素值，实现去噪效果。
非局部均值去噪算法的优点是能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像的细节和纹理。然而，由于该算法是基于像素之间的相似度进行计算的，因此在处理复杂纹理和结构的图像时可能会导致计算量较大，影响算法的效率和速度。
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以下是一个简单的示例代码，演示...
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