【OpenCV C++】线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）综合示例

综合示例

这个示例程序中可以用轨迹条来控制三种线性滤波的核参数值，通过滑动滚动条，就可以控制图像在三种线性滤波下的模糊度，有一定的可玩性。废话不多说，上代码吧：

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
// 			 操作系统： Windows 10 64bit
// 		     开发语言： C++
//			 IDE 版 本：Visual Studio 2019
//			 OpenCV版本：4.20
//------------------------------------------------------------------------------------------------
 
//-----------------------------------【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>
#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//     描述：包含程序所使用的命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------- 
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
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//轨迹条的回调函数
static void on_BoxFilter(int, void*);            //方框滤波
static void on_MeanBlur(int, void*);           //均值滤波
static void on_GaussianBlur(int, void*);                    //高斯滤波



//-----------------------------------【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("color5E");

    //载入原图
    g_srcImage = imread("29.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嗯。好了，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"<<endl;

    //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);
}


//-----------------------------【on_GaussianBlur( )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);
}

运行效果

下一篇：
线性邻域滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波——详细讲解

https://blog.csdn.net/m0_51233386/article/details/115218806