OpenCV-图像滤波

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OpenCV图像滤波的操作有：

方框滤波

均值块滤波
高斯滤波
中值滤波
双边滤波

本文主要进行一幅图像进行上述滤波操作

具体实现代码：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
  
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("C://Users/long/Pictures/long.jpg", 1);

	//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("【原图窗口】", 1);
	imshow("【原图窗口】", g_srcImage);

	//方框滤波
	//创建窗口
	namedWindow("【方框滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【方框滤波】", &g_nBoxFilterValue, 50, on_BoxFilter);
	on_MeanBlur(g_nBoxFilterValue, 0);
	imshow("【方框滤波】", g_dstImage1);

	//均值滤波
	//创建窗口
	namedWindow("【均值滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【均值滤波】", &g_nMeanBlurValue, 50, on_MeanBlur);
	on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue, 0);

	//高斯滤波
	//创建窗口
	namedWindow("【高斯滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【高斯滤波】", &g_nGaussianBlurValue, 50, on_GaussianBlur);
	on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0);

	//中值滤波
	//创建窗口
	namedWindow("【中值滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("参数值：", "【中值滤波】", &g_nMedianBlurValue, 50, on_MedianBlur);
	on_MedianBlur(g_nMedianBlurValue, 0);

	//双边滤波
	//创建窗口
	namedWindow("【双边滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("参数值：", "【双边滤波】", &g_nBilateralFilterValue, 50, on_BilateralFilter);
	on_BilateralFilter(g_nBilateralFilterValue, 0);

	while (char(waitKey(1)) != 'q') {}

	return 0;
}

//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("【方框滤波】", g_dstImage1);
}

//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("【均值滤波】", g_dstImage2);

}

//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("【高斯滤波】", g_dstImage3);
}

//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("【中值滤波】", g_dstImage4);
}

//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("【双边滤波】", g_dstImage5);
}

运行结果：