一、滤波器实现

我们实现这样一个基于拉普拉斯算子的滤波器核心,并使用它进行滤波,这可以做到锐化图像的效果,

0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0

首先我们完全手动的进行滤波,依赖指针操作,

void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) {
result.create(image.size(), image.type());
std::cout << image.size() << std::endl;
int col = image.cols;
int row = image.rows;
int channels = image.channels(); for (int i = 1; i < row - 1; i++ ) {
// 必须添加const,因为image是const的
const uchar* previous_row = image.ptr<uchar>(i - 1);
const uchar* current_row = image.ptr<uchar>(i);
const uchar* next_row = image.ptr<uchar>(i + 1); uchar* out_line = result.ptr<uchar>(i);
for (int j = channels; j < (col - 1)*channels; j++) {
// cv::saturate_cast<uchar>将输入截断在0到255
*out_line++ = cv::saturate_cast<uchar>(
5 * current_row[j] - current_row[j - channels] - current_row[j + channels]
- previous_row[j] - next_row[j]);
}
}
result.row(0).setTo(cv::Scalar(0,0,0));
result.row(row - 1).setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));
result.col(0).setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));
result.col(col - 1).setTo(cv::Scalar(0,0,0));
}

OpenCV提供了cv::filter2D函数,当我们指定滤波核(一个Mat格式数据)可以自动代我们完成循环过程,依赖API实现本函数如下:

void sharpen2D(const cv::Mat image, cv::Mat &result) {
cv::Mat kernel(3, 3, CV_32F, cv::Scalar(0));
kernel.at<float>(1, 1) = 5;
kernel.at<float>(0, 1) = -1;
kernel.at<float>(1, 0) = -1;
kernel.at<float>(2, 1) = -1;
kernel.at<float>(1, 2) = -1;
cv::filter2D(image, result, image.depth(), kernel);
}

对两个版本函数都进行调用,

	cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
std::cout << (int)image.data << std::endl; // 自行锐化滤波
cv::Mat image1;
sharpen(image, image1);
show(image1, "锐化");
cv::Mat image2;
sharpen2D(image, image2);
show(image2, "API锐化");

查看输出(可右键查看大图),

原图如下:

二、高斯滤波

OpenCV将大部分常用滤波函数进行封装,资料很多,自行查阅。其中高斯核函数多提一句,它是可拆分核函数,一个二维核可以拆解为两个一维核,我们既可以这样调用:

cv::GaussianBlur(
image,
result,
cv::Size(5, 5), // 窗口大小
1.5 // sigma
);

也可以这样调用,

cv::Mat gauss = cv::getGaussianKernel(5, 1.5, CV_32F);
cv::sepFilter2D(image, result, -1, gauss, gauss); // -1代表输入图深度
cv::imshow("双一维高斯滤波", result);

结果一样,

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