OpenCV官方文档学习记录（7）

从今天开始进入官方的图像处理部分。

图像滤波：

主要介绍了四种滤波函数的使用方式

示例代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

#pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )

int MAX_KERNEL_LENGTH = 31;

using namespace std;
using namespace cv;

void Show(std::string name,Mat img)
{
namedWindow(name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(name, img);
}

int main(void)
{
Mat src = imread("lena.jpg");
if (src.empty())
return -1;
Show("Src", src);

Mat dst = src.clone();
for (int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2)
{
blur(src, dst, Size(i, i), Point(-1, -1));
}
Show("Blur", dst);

for (int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2)
{
GaussianBlur(src, dst, Size(i, i), 0, 0);
}
Show("GaussianBlur", dst);

for (int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2)
{
medianBlur(src, dst, i);
}
Show("MedianBlur", dst);

for (int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2)
{
bilateralFilter(src, dst, i, i * 2, i / 2);
}
Show("BilateralFilter", dst);

waitKey();
return 0;
}

可以使用如下方式显示变换程度：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

#pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )

int MAX_KERNEL_LENGTH = 31;

using namespace std;
using namespace cv;

void Show(std::string name,Mat img)
{
namedWindow(name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(name, img);
}

int main(void)
{
Mat src = imread("lena.jpg");
if (src.empty())
return -1;
Show("Src", src);

Mat dst = src.clone();
for (int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2)
{
blur(src, dst, Size(i, i), Point(-1, -1));
Show("Blur", dst);
waitKey(100);
}

waitKey();
return 0;
}

函数说明：

Box Filter：

blur(src, dst, Size(i, i), Point(-1, -1));

Size(i,i)是滤波器的kernel，Point(-1,-1)是滤波锚点位置，为负数时代表跟随滤波器的kernel（可以防止图像变换过程中偏移）。

Gaussian Filter：

GaussianBlur(src, dst, Size(i, i), 0, 0);

Size同样是kernel，后面两个参数是sigma x,y的值，若为0表示跟随kernel，（因为作为分母其不可为0）。

Median Filter:

medianBlur(src, dst, i);

参数i代表的是kernel值，因为是方形（二维）图像，所以只用一个数字就好，并且需要使用奇数。

Bilateral Filter：

bilateralFilter(src, dst, i, i * 2, i / 2);

后面三个参数分别表示：

d，变换需要使用的直径范围，就是每个像素点会根据周围几个像素点进行运算；

color，颜色域标准差；

space，坐标空间的标准差。

虽然网速不好，还是上传变换后的结果图片吧：









原图就自己去opencv的安装文件夹下找了。

以上。