「OpenCV入门教程」线性滤波方框滤波、均值滤波与高斯滤波
这一部分的内容就是为了大家能快速上手boxFilter、blur和GaussianBlur这三个函数所准备的 。 还等什么呢 , 开始吧 。
<1>boxFilter函数——方框滤波boxFilter的函数作用是使用方框滤波(box filter)来模糊一张图片 , 由src输入 , dst输出 。
函数原型如下:
C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )
参数详解如下:
- 第一个参数 , InputArray类型的src , 输入图像 , 即源图像 , 填Mat类的对象即可 。 该函数对通道是独立处理的 , 且可以处理任意通道数的图片 , 但需要注意 , 待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一 。
- 第二个参数 , OutputArray类型的dst , 即目标图像 , 需要和源图片有一样的尺寸和类型 。
- 第三个参数 , int类型的ddepth , 输出图像的深度 , -1代表使用原图深度 , 即src.depth() 。
- 第四个参数 , Size类型的ksize , 内核的大小 。 一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中 , w 为像素宽度 ,h为像素高度) 。 Size(3,3)就表示3x3的核大小 , Size(5,5)就表示5x5的核大小
- 第五个参数 , Point类型的anchor , 表示锚点(即被平滑的那个点) , 注意他有默认值Point(-1,-1) 。 如果这个点坐标是负值的话 , 就表示取核的中心为锚点 , 所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心 。
- 第六个参数 , bool类型的normalize , 默认值为true , 一个标识符 , 表示内核是否被其区域归一化(normalized)了 。
- 第七个参数 , int类型的borderType , 用于推断图像外部像素的某种边界模式 。 有默认值BORDER_DEFAULT , 我们一般不去管它 。
//载入原图Mat image=imread("2.jpg");//进行均值滤波操作Mat out;boxFilter(image, out, -1,Size(5, 5));
用上面三句核心代码架起来的完整程序代码://-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------//描述:包含程序所依赖的头文件//----------------------------------------------------------------------------------------------#include "opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------//描述:包含程序所使用的命名空间//----------------------------------------------------------------------------------------------- using namespace cv; //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------//描述:控制台应用程序的入口函数 , 我们的程序从这里开始//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main( ){//载入原图Mat image=imread("2.jpg");//创建窗口namedWindow("均值滤波【原图】" );namedWindow("均值滤波【效果图】");//显示原图imshow("均值滤波【原图】", image );//进行滤波操作Mat out;boxFilter(image, out, -1,Size(5, 5));//显示效果图imshow("均值滤波【效果图】" ,out );waitKey(0 );}
运行效果图(内核大小Size(5, 5)):文章插图
<2>blur函数——均值滤波【「OpenCV入门教程」线性滤波方框滤波、均值滤波与高斯滤波】
- 以线性技术解决非线性电路问题,洪芯想提供高性价比的光模块电芯片
- 重新定义横屏操控体验 iQOO 7配备双路线性马达
- web 安全之 Spring Security 入门教程
- 基于opencv图像处理对交通路口的红绿灯进行颜色检测
- 学习Java是否需要有扎实的数学基础,包括高数、线性代数等
- 和职业车手一起骑车 Zwift新手入门教程
- 120Hz+超线性扬声器,三天后继续开卖或将再度秒空
- ExcelVBA编程实现多元线性回归
- 什么是线性阵列音响
- 百度知道合伙人答题赚钱入门教程