void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth,Size ksize, Point anchor =Point(-1,-1), boolnormalize=true,int borderType =BORDER_DEFAULT) //第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数：输出图像的深度；第四个参数：内核大小； //第五个参数：表示锚点（被平滑的那个点），默认值Point（-1，-1）表示在核中心；第六个参数：表示内核是否被其区域归一化；第七个参数：某个边界模式。
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
// 载入原图
Mat image = imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow("方框滤波【原图】");
namedWindow("方框滤波【效果图】");
//显示原图
imshow("方框滤波【原图】", image);
//进行方框滤波操作
Mat out;
boxFilter(image, out, -1, Size(5, 5));
//显示效果图
imshow("方框滤波【效果图】", out);
waitKey(0);
}
均值滤波
void bulr(InputArray src,OutputArray dst, Size ksize, Point anchor =Point(-1,-1),int borderType =BORDER_DEFAULT) //第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数：内核大小；第四个参数：表示锚点（被平滑的那个点），默认值Point（-1，-1）表示在核中心；第五个参数：某个边界模式。
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
//【1】载入原始图
Mat srcImage = imread("1.jpg");
//【2】显示原始图
imshow("均值滤波【原图】", srcImage);
//【3】进行均值滤波操作
Mat dstImage;
blur(srcImage, dstImage, Size(7, 7));
//【4】显示效果图
imshow("均值滤波【效果图】", dstImage);
waitKey(0);
}
高斯滤波
void GaussianBlur(InputArray src,OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX , double sigmaY=0, int borderType =BORDER_DEFAULT) //第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数：内核大小；第四个参数：高斯核在X方向的标注差；第五个参数：高斯核函数在Y方向的标准差；第六个参数：某个边界模式。
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
//【1】载入原始图
Mat srcImage = imread("1.jpg");
//显示原图
imshow("高斯滤波【原图】", srcImage);
//进行高斯滤波操作
Mat out;
GaussianBlur(srcImage, out, Size(5, 5), 0, 0);
//显示效果图
imshow("高斯滤波【效果图】", out);
waitKey(0);
}
二、非线性滤波
中值滤波
void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst,int ksize) //第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数:必须为奇数双边滤波
void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst,int d,double sigmaColor, double sigmaSpace,int borderTypr=BORDER_DEFAULT) //第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数：像素邻域直径；第四个参数：sigmaColor，颜色空间滤波器的sigma值；第五个参数：sigmaSpace，坐标空间滤波器的sigma值；第六个参数：边界值。三、综合应用
#include#include #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat g_srcImage, g_dstImage1, g_dstImage2, g_dstImage3, g_dstImage4, g_dstImage5; int g_nBoxFilterValue = 6; //方框滤波内核值 int g_nMeanBlurValue = 10; //均值滤波内核值 int g_nGaussianBlurValue = 6; //高斯滤波内核值 int g_nMedianBlurValue = 10; //中值滤波参数值 int g_nBilateralFilterValue = 10; //双边滤波参数值 static void on_BoxFilter(int, void*); //方框滤波 static void on_MeanBlur(int, void*); //均值块滤波器 static void on_GaussianBlur(int, void*); //高斯滤波器 static void on_MedianBlur(int, void*); //中值滤波器 static void on_BilateralFilter(int, void*); //双边滤波器 int main() { // 载入原图 g_srcImage = imread("1.jpg", 1); if (!g_srcImage.data) { printf("读取srcImage错误~！ n"); return false; } //克隆原图到四个Mat类型中 g_dstImage1 = g_srcImage.clone(); g_dstImage2 = g_srcImage.clone(); g_dstImage3 = g_srcImage.clone(); g_dstImage4 = g_srcImage.clone(); g_dstImage5 = g_srcImage.clone(); //显示原图 namedWindow("【<0>原图窗口】", 1); imshow("【<0>原图窗口】", g_srcImage); //=================【<1>方框滤波】========================= //创建窗口 namedWindow("【<1>方框滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("内核值：", "【<1>方框滤波】", &g_nBoxFilterValue, 50, on_BoxFilter); on_MeanBlur(g_nBoxFilterValue, 0); imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1); //===================================================== //=================【<2>均值滤波】========================== //创建窗口 namedWindow("【<2>均值滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("内核值：", "【<2>均值滤波】", &g_nMeanBlurValue, 50, on_MeanBlur); on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue, 0); //====================================================== //=================【<3>高斯滤波】=========================== //创建窗口 namedWindow("【<3>高斯滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("内核值：", "【<3>高斯滤波】", &g_nGaussianBlurValue, 50, on_GaussianBlur); on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0); //======================================================= //=================【<4>中值滤波】=========================== //创建窗口 namedWindow("【<4>中值滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("参数值：", "【<4>中值滤波】", &g_nMedianBlurValue, 50, on_MedianBlur); on_MedianBlur(g_nMedianBlurValue, 0); //======================================================= //=================【<5>双边滤波】=========================== //创建窗口 namedWindow("【<5>双边滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("参数值：", "【<5>双边滤波】", &g_nBilateralFilterValue, 50, on_BilateralFilter); on_BilateralFilter(g_nBilateralFilterValue, 0); //======================================================= //输出一些帮助信息 cout << endl << "t运行成功，请调整滚动条观察图像效果~nn" << "t按下“q”键时，程序退出。n"; while (char(waitKey(1)) != 'q') {} return 0; } //-----------------------------【on_BoxFilter( )函数】------------------------------------ // 描述：方框滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_BoxFilter(int, void*) { //方框滤波操作 boxFilter(g_srcImage, g_dstImage1, -1, Size(g_nBoxFilterValue + 1, g_nBoxFilterValue + 1)); //显示窗口 imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1); } //-----------------------------【on_MeanBlur( )函数】------------------------------------ // 描述：均值滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_MeanBlur(int, void*) { blur(g_srcImage, g_dstImage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1), Point(-1, -1)); imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2); } //-----------------------------【on_GaussianBlur( )函数】------------------------------------ // 描述：高斯滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_GaussianBlur(int, void*) { GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0); imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3); } //-----------------------------【on_MedianBlur( )函数】------------------------------------ // 描述：中值滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_MedianBlur(int, void*) { medianBlur(g_srcImage, g_dstImage4, g_nMedianBlurValue * 2 + 1); imshow("【<4>中值滤波】", g_dstImage4); } //-----------------------------【on_BilateralFilter( )函数】------------------------------------ // 描述：双边滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_BilateralFilter(int, void*) { bilateralFilter(g_srcImage, g_dstImage5, g_nBilateralFilterValue, g_nBilateralFilterValue * 2, g_nBilateralFilterValue / 2); imshow("【<5>双边滤波】", g_dstImage5); }
