OpenCV入门:平滑处理 — 方框滤波

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平滑处理 — 方框滤波

相关函数:

C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数解析:

  • 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(对Size类型稍后有讲解)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。
相关实例:

#include<opencv2/core/core.hpp>  
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
#include <stdio.h>  

using namespace cv;

/*
方框滤波: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数解析:
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(对Size类型稍后有讲解)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。
**/

int main() {
	cvNamedWindow("方框滤波原图", 0);
	cvNamedWindow("方框滤波效果图",0);

	Mat imageSrc = imread("game.jpg");
	imshow("方框滤波原图", imageSrc);
	Mat imageChange;

	//方框滤波处理
	boxFilter(imageSrc, imageChange, -1, Size(7, 7));
	//显示效果图  
	imshow("方框滤波效果图", imageChange);

	waitKey(6000 * 100);
}

效果图:


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