《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)

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王博Kings 发表于 2020/12/30 01:46:34 2020/12/30
【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:

具体代码操作:


 回顾基本操作和参数选项:


  
  1. C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )
  1.  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。
  2. 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。
  3. 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()。
  4. 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
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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:


  
  1. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
  2. // 描述:包含程序所依赖的头文件
  3. //----------------------------------------------------------------------------------------------
  4. #include "opencv2/core/core.hpp"
  5. #include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
  6. #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
  7. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
  8. // 描述:包含程序所使用的命名空间
  9. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  10. using namespace cv;
  11. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  12. // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
  13. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  14. int main()
  15. {
  16. //载入原图
  17. Mat image = imread("1.jpg");
  18. //创建窗口
  19. namedWindow("均值滤波【原图】");
  20. namedWindow("均值滤波【效果图3*3】");
  21. //显示原图
  22. imshow("均值滤波【原图】", image);
  23. //进行滤波操作
  24. Mat out;
  25. boxFilter(image, out, -1, Size(3,3 ));
  26. //显示效果图
  27. imshow("均值滤波【效果图3*3】", out);
  28. namedWindow("均值滤波【效果图10*10】");
  29. //进行滤波操作
  30. Mat out1;
  31. boxFilter(image, out1, -1, Size(10, 10));
  32. imshow("均值滤波【效果图10*10】", out1);
  33. waitKey(0);
  34. }

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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