opencv学习之路（12）、图像滤波

一、图像滤波简介

二、方框滤波——boxFilter（）

 #include<opencv2/opencv.hpp>
 using namespace cv;

 void main(){
     Mat src=imread("E://1.jpg");
     Mat dst;
     //方框滤波器，-1代表原图像深度，size内核大小，true按权重相加（此时等于均值滤波），false按原像素相加（所以很多像素点都大于了255，如上图所示）
     boxFilter(src,dst,-,Size(,),Point(-,-),true);
     imshow("src",src);
     imshow("dst",dst);
     waitKey();
 }

三、均值滤波——blur（）

四、高斯滤波——GaussianBlur（）

以上是线性滤波（方框，均值，高斯）

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以下是非线性滤波（中值，双边）

五、中值滤波——medianBlur（有效去除脉冲噪声和椒盐噪声）

六、双边滤波——bilateralFilter（）

 #include<opencv2/opencv.hpp>
 using namespace cv;

 void main(){
     Mat src=imread("E://1.jpg");
     Mat dst;

     //boxFilter(src,dst,-1,Size(3,3),Point(-1,-1),true);//方框滤波器
     //blur(src,dst,Size(5,5));//均值滤波
     //GaussianBlur(src,dst,Size(5,5),1);//高斯滤波
     //medianBlur(src,dst,5);//中值滤波
     bilateralFilter(src,dst,,10.0,2.0);//双边滤波

     imshow("src",src);
     imshow("dst",dst);
     waitKey();
 }

七、滑动条调整内核大小

 #include<opencv2/opencv.hpp>
 using namespace cv;
 Mat dst;
 int value=;

 void onChange(int,void* param){
     Mat src=*(Mat *)param;
     if(value%==){
         medianBlur(src,dst,value-);//中值滤波的第三个参数为奇数
     }
     else
     {
         medianBlur(src,dst,value);
     }
     imshow("windows",dst);
 }

 void main(){
     Mat src=imread("E://1.jpg");
     namedWindow("windows",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     createTrackbar("滑动条","windows",&value,,onChange,&src);//最后一个参数若设置为0，移动滑动条时会报错
     medianBlur(src,dst,);
     imshow("windows",dst);
     waitKey();
 }