以前的时候,为了过滤图像中的一些噪点,学过一些简单的滤波,比如中值滤波,均值滤波,也是自己实现的。

  在opencv中有现成的函数可以调用,实现滤波的操作。

  函数的原型如下:

CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN),
int size1 CV_DEFAULT(),
int size2 CV_DEFAULT(),
double sigma1 CV_DEFAULT(),
double sigma2 CV_DEFAULT());

  前两个参数是输出图像的指针,目标图像的指针;

  第三个参数是传入一个值,表示现在滤波的方式;

  最后四个值一般用来表示模板的大小

平滑类型  名称 支持 输入数据类型 输出数据类型 简要说明  

CV_BLUR

简单模糊       对每个像素点做size1*size2模板的求和sum,在ret=sum/(size1*size2)  

CV_BLUR_NO_SCALE

简单无缩放变化的模糊       对每个像素点做size1*size2模板的求和sum,ret=sum  
CV_MEDIAN 中值模糊       对图像进行size1*size2模板的取中位数,ret=中位数  
CV_GAUSSIAN 高斯模糊       是一种加权平均的过程,若使用3×3模板,则计算公式如下g(x,y)={f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y+1)+[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)]*2+f(x,y)*4}/16;  
CV_BILATERAL 双边滤波          

  对双边滤波了解的不多,下篇在细讲下= =

  函数的使用方法:

  

#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h" int main(){
IplImage *img= cvLoadImage("C:/lv2.jpg");//读取图片
cvNamedWindow("Example1",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example2",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example3",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example4",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example5",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example6",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("Example1",img);//在Example1显示图片
// cvCopy(img,temp);
IplImage* temp=cvCreateImage( //创建一个size为image,三通道8位的彩色图
cvGetSize(img),
IPL_DEPTH_8U, );
cvSmooth(img,temp,CV_BLUR,,);//简单模糊
cvShowImage("Example2",temp); cvSmooth(img,temp,CV_BLUR_NO_SCALE,,);//简单无缩放变化的模糊
cvShowImage("Example3",temp); cvSmooth(img,temp,CV_MEDIAN,,);//中值模糊
cvShowImage("Example4",temp); cvSmooth(img,temp,CV_GAUSSIAN,,);//高斯模糊
cvShowImage("Example5",temp); cvSmooth(img,temp,CV_BILATERAL,,,,);//双边滤波
cvShowImage("Example6",temp); cvWaitKey();//暂停用于显示图片 cvReleaseImage(&img);//释放img所指向的内存空间并且
cvDestroyWindow("Example1");
cvDestroyWindow("Example2");
cvDestroyWindow("Example3");
cvDestroyWindow("Example4");
cvDestroyWindow("Example5");
cvDestroyWindow("Example6"); return ;
}

参考:学习opencv

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