opencv 4 图像处理 (1 线性滤波，非线性滤波）

目录

• 1 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波
  • 1.1方框滤波（box Filter）
  • 1.2均值滤波（blur函数）
  • 1.3高斯滤波（GaussianBlur函数）
  • 1.4线性滤波核心API函数
    • boxFilter
    • blur
    • GaussianBlur
  • 综合实例
• 非线性滤波（中值滤波，双边滤波）
  • 中值滤波（Median filter)(medianBlur函数)
  • 双边滤波（Bilateral filter）（bilateralFilter函数）

1 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波

1.1方框滤波（box Filter）

1.2均值滤波（blur函数）

缺陷：

1.3高斯滤波（GaussianBlur函数）

1.4线性滤波核心API函数

boxFilter

#include "opencv2/core/core.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
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("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);
}

blur

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
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( )
{ 
	//【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 );     
} 

GaussianBlur

#include "opencv2/core/core.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
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("1.jpg"); 

	//创建窗口
	namedWindow( "高斯滤波【原图】" ); 
	namedWindow( "高斯滤波【效果图】"); 

	//显示原图
	imshow( "高斯滤波【原图】", image ); 

	//进行高斯滤波操作
	Mat out; 
	GaussianBlur( image, out, Size( 5, 5 ), 0, 0 ); 

	//显示效果图
	imshow( "高斯滤波【效果图】" ,out ); 

	waitKey( 0 );     
} 

综合实例

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//	描述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage, g_dstImage1, g_dstImage2, g_dstImage3;//存储图片的Mat类型
int g_nBoxFilterValue = 3;  //方框滤波参数值
int g_nMeanBlurValue = 3;  //均值滤波参数值
int g_nGaussianBlurValue = 3;  //高斯滤波参数值


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//	描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//四个轨迹条的回调函数
static void on_BoxFilter(int, void *);		//均值滤波
static void on_MeanBlur(int, void *);		//均值滤波
static void on_GaussianBlur(int, void *);			//高斯滤波
void ShowHelpText();


//-----------------------------------【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()
{
	//改变console字体颜色
	system("color 5F");

	//输出帮助文字
	ShowHelpText();

	// 载入原图
	g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
	if (!g_srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }

	//克隆原图到三个Mat类型中
	g_dstImage1 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage2 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage3 = 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, 40, 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, 40, 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, 40, on_GaussianBlur);
	on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 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~\n\n"
		<< "\t按下“q”键时，程序退出。\n";

	//按下“q”键时，程序退出
	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 *)
{
	//均值滤波操作
	blur(g_srcImage, g_dstImage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1), Point(-1, -1));
	//显示窗口
	imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2);
}


//-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
//	描述：高斯滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_GaussianBlur(int, void *)
{
	//高斯滤波操作
	GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0);
	//显示窗口
	imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3);
}


//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
//		 描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{
	//输出欢迎信息和OpenCV版本 
	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
}

非线性滤波（中值滤波，双边滤波）

中值滤波（Median filter)(medianBlur函数)

#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("1.jpg");

	//创建窗口
	namedWindow("中值滤波【原图】");
	namedWindow("中值滤波【效果图】");

	//显示原图
	imshow("中值滤波【原图】", image);

	//进行中值滤波操作
	Mat out;
	medianBlur(image, out, 7);

	//显示效果图
	imshow("中值滤波【效果图】", out);

	waitKey(0);
}

双边滤波（Bilateral filter）（bilateralFilter函数）

#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("1.jpg"); 

	//创建窗口
	namedWindow( "双边滤波【原图】" ); 
	namedWindow( "双边滤波【效果图】"); 

	//显示原图
	imshow( "双边滤波【原图】", image ); 

	//进行双边滤波操作
	Mat out; 
	bilateralFilter ( image, out, 25, 25*2, 25/2 ); 

	//显示效果图
	imshow( "双边滤波【效果图】" ,out ); 

	waitKey( 0 );     
}