《OpenCV3编程入门》第6章-学习笔记1-<1>boxFilter函数——方框滤波--(代码实例)
【摘要】 目录
回顾基本操作和参数选项:
具体代码操作:
回顾基本操作和参数选项:
C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_D...
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回顾基本操作和参数选项:
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C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )
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- 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的,且可以处理任意通道数的图片,但需要注意,待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
- 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,-1代表使用原图深度,即src.depth()。
- 第四个参数,Size类型的ksize,内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中,w 为像素宽度, h为像素高度)。Size(3,3)就表示3x3的核大小,Size(5,5)就表示5x5的核大小
- 第五个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
- 第六个参数,bool类型的normalize,默认值为true,一个标识符,表示内核是否被其区域归一化(normalized)了。
- 第七个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT,我们一般不去管它。
具体代码操作:
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//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
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// 描述:包含程序所依赖的头文件
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#include "opencv2/core/core.hpp"
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#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
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#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
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//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
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// 描述:包含程序所使用的命名空间
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using namespace cv;
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//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
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// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
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int main()
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{
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//载入原图
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Mat image = imread("1.jpg");
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//创建窗口
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namedWindow("均值滤波【原图】");
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namedWindow("均值滤波【效果图3*3】");
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//显示原图
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imshow("均值滤波【原图】", image);
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//进行滤波操作
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Mat out;
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boxFilter(image, out, -1, Size(3,3 ));
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//显示效果图
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imshow("均值滤波【效果图3*3】", out);
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-
namedWindow("均值滤波【效果图10*10】");
-
//进行滤波操作
-
Mat out1;
-
boxFilter(image, out1, -1, Size(10, 10));
-
imshow("均值滤波【效果图10*10】", out1);
-
-
waitKey(0);
-
}
假如换成10*10
文章来源: kings.blog.csdn.net,作者:人工智能博士,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:kings.blog.csdn.net/article/details/84975055
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