• 线性滤波


     

    一、方框滤波

    1 void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
    2                              Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
    3                              bool normalize = true,
    4                              int borderType = BORDER_DEFAULT );

    二、均值滤波

    1 void blur( InputArray src, OutputArray dst,
    2                         Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
    3                         int borderType = BORDER_DEFAULT );

     

    三、高斯滤波

    1 void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
    2                                 double sigmaX, double sigmaY = 0,
    3                                 int borderType = BORDER_DEFAULT );
    
    
     1 #include<opencv2/opencv.hpp>
     2 #include<iostream>
     3 
     4 using namespace std;
     5 using namespace cv;
     6 
     7 Mat g_srcImage, g_dstImage1, g_dstImage2, g_dstImage3;
     8 int g_nBoxFilterValue = 3;  //方框滤波参数值
     9 int g_nMeanBlurValue = 3;   //均值滤波参数值
    10 int g_nGaussianBlurValue = 3;  //高斯滤波参数值
    11 
    12 static void on_BoxFilter(int, void *);   //方框滤波
    13 static void on_MeanBlur(int, void *);   //均值滤波
    14 static void on_GaussianBlur(int, void *);  //高斯滤波
    15 
    16 int main() {
    17     //改变console字体颜色
    18     system("color 5E");
    19 
    20     //载入原图
    21     g_srcImage = imread("C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\05.jpg");
    22     if (!g_srcImage.data) {
    23         printf("读取srcIamge错误!
    ");
    24         return false;
    25     }
    26 
    27     //复制原图到三个Mat类型中
    28     g_dstImage1 = g_srcImage.clone();
    29     g_dstImage2 = g_srcImage.clone();
    30     g_dstImage3 = g_srcImage.clone();
    31 
    32     //显示原图
    33     namedWindow("【原图窗口】", 1);
    34     imshow("【原图窗口】", g_srcImage);
    35 
    36     //=====【方框滤波】======
    37     //创建窗口
    38     namedWindow("【方框滤波】",1);
    39     //创建轨迹条
    40     createTrackbar("内核值:", "【方框滤波】", &g_nBoxFilterValue, 40, on_BoxFilter);
    41     on_BoxFilter(g_nBoxFilterValue, 0);
    42     
    43 
    44     //=====【均值滤波】======
    45     //创建窗口
    46     namedWindow("【均值滤波】", 1);
    47     //创建轨迹条
    48     createTrackbar("内核值:", "【均值滤波】", &g_nMeanBlurValue, 40, on_MeanBlur);
    49     on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue, 0);
    50     
    51 
    52     //=====【高斯滤波】======
    53     //创建窗口
    54     namedWindow("【高斯滤波】", 1);
    55     //创建轨迹条
    56     createTrackbar("内核值:", "【高斯滤波】", &g_nGaussianBlurValue, 40, on_GaussianBlur);
    57     on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0);
    58 
    59     while (char(waitKey(1) != 'q')) {}
    60     
    61     return 0;
    62 }
    63 
    64 static void on_BoxFilter(int, void *) {   //方框滤波
    65     //方框滤波操作
    66     boxFilter(g_srcImage, g_dstImage1, -1, Size(g_nBoxFilterValue + 1, g_nBoxFilterValue + 1));
    67     //显示窗口
    68     imshow("【方框滤波】", g_dstImage1);
    69 }
    70 static void on_MeanBlur(int, void *) {   //均值滤波
    71     //均值滤波操作
    72     blur(g_srcImage, g_dstImage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1), Point(-1, -1));
    73     //显示窗口
    74     imshow("【均值滤波】", g_dstImage2);
    75 }
    76 static void on_GaussianBlur(int, void *) {  //高斯滤波
    77     //高斯滤波操作
    78     GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0);
    79     //显示窗口
    80     imshow("【高斯滤波】", g_dstImage3);
    81 }

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