opencv中的滤波
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
opencv中的滤波的更多相关文章
- opencv-11-中值滤波及自适应中值滤波
开始之前 在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后 进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行 ...
- 【OpenCV】邻域滤波:方框、高斯、中值、双边滤波
原文:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365 邻域滤波(卷积) 邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如 ...
- 图像滤波与OpenCV中的图像平滑处理
.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而 ...
- opencv中的各种滤波设计
这篇文章写得太好了 ,感觉自己实在没有办法去补充这方面的知识点 我打算把高斯滤波和双边滤波还好好补充下 这篇文章转载自一个美丽的才女:小魏 连接地址:http://blog.csdn.net/xia ...
- 基于Opencv的自适应中值滤波函数selfAdaptiveMedianBlur()
7.3.3 自适应滤波器 自适应中值滤波器 对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概 ...
- OpenCV计算机视觉学习(4)——图像平滑处理(均值滤波,高斯滤波,中值滤波,双边滤波)
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice &q ...
- opencv实现图像邻域均值滤波、中值滤波、高斯滤波
void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage( ...
- opencv —— boxFilter、blur、GaussianBlur、medianBlur、bilateralFilter 线性滤波(方框滤波、均值滤波、高斯滤波)与非线性滤波(中值滤波、双边滤波)
图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常 ...
- Opencv中常见的滤波方法
滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些 ...
随机推荐
- Docker安装及基础知识
一.安装 & 启动 1.安装Docker [root@tokyo ~]# yum install docker 2.启动Docker服务 (1)旧式的 sysv 语法 [root@tokyo ...
- 【VUE】@click加上v-bind绑定切换类名及动画事件
好长的名字... 效果是 点击元素,通过改变类名的方式让其改变颜色+移动动画效果,这里用的是v-bind和@click 废话不说 show me the code! <div id=" ...
- cas 认证管理器
CAS-默认的认证管理器:AuthenticationManagerImpl <bean id="authenticationManager" class="org ...
- Pycharm(五)安装库和虚拟环境
随便进入一个项目 进入设置 Ctrl + alt + S Project ********* - Project Interpreter ******是你的项目名字 Project I ...
- Python正则表达式操作指南
摘要 本文是通过Python的 re 模块来使用正则表达式的一个入门教程,和库参考手册的对应章节相比,更为浅显易懂.循序渐进. 本文可以从 http://www.amk.ca/python/howto ...
- DevExpress v18.1最新版帮助文档下载大全
DevExpress v18.1.4帮助文档下载列表大全来啦!包含.NET.VCL.HTML/JS系列所有帮助文档,提供CHM和PDF两个版本.除已停止更新的Silverlight.Windows 8 ...
- DevExpress WPF入门指南:加载动画的应用
LoadingDecorator是一个容器控件用于显示 long-loading 的内容.内容还没加载完成的时候会显示一个加载指示器,加载完成后指示器消失,如下图所示: 开启LoadingDecora ...
- 2018-2019-2 网络对抗技术 20165202 Exp4 恶意代码分析
博客目录 一.实践目标 二.实践内容 1.系统运行监控 2.恶意软件分析 三.实验步骤 四.基础问题回答 五.遇到的问题及解决 六.实验总结 一.实践目标 监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序 ...
- About RFC
RFC说明 Request For Comments (RFC),是一系列以编号排定的文件,几乎所有的因特网标准都收录在RFC文件之中,如果你想成为网络方面的专家,那么RFC无疑是最重要也是最经常需要 ...
- Python 文件修改
# 需求: 把好人换成sb # 必须: # 1. 先从文件中读取内容 # 2. 把要修改的内容进行修改 # 3. 把修改好的内容写人一个新文件 # 4. 删除掉原来的文件 # 5. 把新文件重命名成原 ...