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OpenCV开发专栏
《OpenCV开发笔记(〇):使用mingw530_32编译openCV3.4.1源码,搭建Qt5.9.3的openCV开发环境》
《OpenCV开发笔记(三):OpenCV图像的概念和基本操作》
《OpenCV开发笔记(四):OpenCV图片和视频数据的读取与存储》
《OpenCV开发笔记(五):OpenCV读取与操作摄像头》
《OpenCV开发笔记(六):OpenCV基础数据结构、颜色转换函数和颜色空间》
《OpenCV开发笔记(八):OpenCV常用操作之计时、缩放、旋转、镜像》
《OpenCV开发笔记(九):OpenCV区域图像(ROI)和整体、局部图像混合》
《OpenCV开发笔记(十):OpenCV图像颜色通道分离和图像颜色多通道混合》
《OpenCV开发笔记(十一):OpenCV编译支持Gpu(cuda) 加速开发之win-qt-mingw32编译》
《OpenCV开发笔记(十二):OpenCV编译支持Gpu(cuda) 加速开发之win-qt-msvc2015编译(opencv3.4.0、cuda9.0、VS2015)》
《OpenCV开发笔记(十三):OpenCV图像对比度、亮度的调整》
《OpenCV开发笔记(十四):算法基础之线性滤波-方框滤波》
《OpenCV开发笔记(十五):算法基础之线性滤波-均值滤波》
《OpenCV开发笔记(十六):算法基础之线性滤波-高斯滤波》
《OpenCV开发笔记(十七):算法基础之线性滤波对比-方框、均值、高斯滤波》
《OpenCV开发笔记(十八):算法基础之非线性滤波-中值滤波》
《OpenCV开发笔记(十九):算法基础之非线性滤波-双边滤波》
《OpenCV开发笔记(二十):算法基础之非线性滤波对比-中值、双边滤波》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十一):算法基础之形态学滤波-膨胀》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十二):算法基础之形态学滤波-腐蚀》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十三):算法基础之形态学滤波-开运算(先腐蚀后膨胀)》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十四):算法基础之形态学滤波-闭运算(先膨胀后腐蚀)》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十五):算法基础之形态学滤波-白帽》:待发布
《OpenCV开发笔记(二十六):算法基础之形态学滤波-黑帽》:待发布
持续补充中…
OpenCV开发笔记(十五):算法基础之线性滤波-均值滤波
前言
本篇章学习线性滤波中的均值滤波。
Demo
均值滤波
概述
均值滤波是只用模板核算子覆盖区域内所有像素值的加权平均,它用一个点领域内像素的平均灰度值来替代该点的回复。如常见的核算子为3x3,模板区域内的元素有9个,均值滤波是指将当前中心像素点的用下图公式来替换。
从上公式很好理解:核算子为3x3矩阵时,中间点的大小是用9个点的平均值来取代。
均值滤波算法计算速率较快。
均值滤波算法存在固定的缺陷,即它不能很好的保护图像细节,再图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而是图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。
函数原型
均值滤波的函数原型如下:
void blur( InputArray src,
OutputArray dst,
Size ksize,
Point anchor = Point(-1,-1),
int borderType = BORDER_DEFAULT );
- 参数一:InputArray类型,一般是cv::Mat,且可以处理任何通道数的图片。但需要注意,待处理的图片深度应该为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F中的一个。
- 参数二;OutputArray类型,输出的目标图像,需要和原图片有一样的尺寸和类型。
- 参数三:Size类型的ksize,核算子的大小。一般用Size(w,h)来表示核算子的大小,Size(3,3)就表示3x3的核算子大小。
- 参数四:Point类型,表示锚点(值被平滑的那个点)。注意:默认值Point(-1,-1)。如果点是负值,就表示取核的中心为锚点。
- 参数五:int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式,使用默认值BORDER_DEFULAT,一般无需使用。
Demo源码
void OpenCVManager::testBlurFilter()
{
QString fileName1 = "E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg";
cv::Mat matSrc = cv::imread(fileName1.toStdString());
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
cvui::init(windowName);
if(!matSrc.data)
{
qDebug() << __FILE__ << __LINE__
<< "Failed to load image:" << fileName1;
return;
}
cv::Mat dstMat;
dstMat = cv::Mat::zeros(matSrc.size(), matSrc.type());
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(dstMat.cols * 3, dstMat.rows),
matSrc.type());
int ksize = 3; // 核心大小
int anchor = -1; // 锚点, 正数的时候必须小于核心大小,即:-1 <= anchor < ksize
cvui::window(windowMat, dstMat.cols, 0, dstMat.cols, dstMat.rows, "settings");
while(true)
{
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
// 原图先copy到左边
cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(0, matSrc.rows),
cv::Range(0, matSrc.cols));
cv::addWeighted(leftMat, 1.0f, matSrc, 1.0f, 0.0f, leftMat);
// 中间为调整滤波参数的相关设置
cvui::printf(windowMat, 375, 40, "ksize");
cvui::trackbar(windowMat, 375, 50, 165, &ksize, 1, 10);
if(anchor >= ksize)
{
anchor = ksize - 1;
}
cvui::printf(windowMat, 375, 100, "anchor");
cvui::trackbar(windowMat, 375, 110, 165, &anchor, -1, ksize-1);
// 均值滤波:方框滤波比均值滤波多了颜色深度的参数
cv::blur(matSrc,
dstMat,
cv::Size(ksize, ksize),
cv::Point(anchor, anchor));
// 效果图copy到右边
// 注意:rang从位置1到位置2,不是位置1+宽度
cv::Mat rightMat = windowMat(cv::Range(0, matSrc.rows),
cv::Range(matSrc.cols * 2, matSrc.cols * 3));
cv::addWeighted(rightMat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, rightMat);
// 更新
cvui::update();
// 显示
cv::imshow(windowName, windowMat);
// esc键退出
if(cv::waitKey(25) == 27)
{
break;
}
}
}
工程模板:对应版本号v1.10.0
对应版本号v1.10.0
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