各种滤波示例

本文介绍了一种使用OpenCV进行图像滤波的方法,包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波,并展示了如何通过C++代码实现这些滤波效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
int main(){
    cv::Mat srcImage = cv::imread("3.jpg",0);
     if(srcImage.empty())
          return-1;
    cv::imshow("srcImage",srcImage);
    cv::Mat resBlurMat, resMedMat, resGauMat, resBilMat;
    // 均值滤波
    blur(srcImage, resBlurMat, cv::Size(5, 5), cv::Point(-1,-1));
    // 中值滤波
    medianBlur (srcImage, resMedMat, 5);
    // 高斯滤波
    GaussianBlur(srcImage,resGauMat,cv::Size(3,3),0,0);
    // 双边滤波
    bilateralFilter(srcImage,resBilMat,7,20.0,5.0);
    cv::imshow("resBlurMat", resBlurMat);
    cv::imshow("resMedMat", resMedMat);
    cv::imshow("resGauMat", resGauMat);
    cv::imshow("resBilMat", resBilMat);
    cv::waitKey(0);
}
void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst,
      Size ksize, Point anchor, int borderType )
{
    // 调用盒滤波器
    boxFilter( src, dst, -1, ksize, anchor, true, borderType );
}



转载:http://blog.youkuaiyun.com/zhuwei1988


### MATLAB中实现卡尔曼滤波示例代码与教程 在MATLAB中实现卡尔曼滤波,通常需要定义状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵等关键参数。以下是一个完整的MATLAB示例代码,用于演示如何实现卡尔曼滤波[^1]。 #### 示例代码:一维位置估计 ```matlab % 初始化参数 x_hat = 0; % 初始状态估计 P = 1; % 初始误差协方差 Q = 0.1; % 过程噪声协方差 R = 0.1; % 测量噪声协方差 measurements = [1.1, 0.9, 1.0, 1.2, 0.8]; % 假设的测量值 % 卡尔曼滤波迭代 for k = 1:length(measurements) z_k = measurements(k); % 当前时刻的测量值 % 预测步骤 x_pred = x_hat; % 假设SOC保持不变(无控制输入) P_pred = P + Q; % 更新预测误差协方差 % 更新步骤 K = P_pred / (P_pred + R); % 计算卡尔曼增益 x_hat = x_pred + K * (z_k - x_pred); % 更新状态估计 P = (1 - K) * P_pred; % 更新误差协方差 end disp('最终状态估计:'); disp(x_hat); ``` 上述代码展示了如何在MATLAB中实现一个简单的卡尔曼滤波器,用于一维位置估计。代码中的变量`x_hat`表示当前的状态估计,而`P`表示误差协方差矩阵。通过迭代更新预测和测量值,算法能够逐步逼近真实状态[^1]。 #### MATLAB内置函数支持 除了手动实现卡尔曼滤波外,MATLAB还提供了内置函数`kalman`来简化设计过程。以下是一个使用`kalman`函数的示例: ```matlab % 定义系统模型 A = 1; % 状态转移矩阵 C = 1; % 观测矩阵 Q = 0.1; % 过程噪声协方差 R = 0.1; % 测量噪声协方差 % 创建卡尔曼滤波器 [kalmanFilter, L, P_steady] = kalman(ss(A, 0, C, 0), Q, R); % 模拟数据 num_samples = 5; measurements = [1.1, 0.9, 1.0, 1.2, 0.8]; % 应用卡尔曼滤波 x_estimated = lsim(kalmanFilter, measurements', 1:num_samples)'; disp('最终状态估计:'); disp(x_estimated(end)); ``` 此示例利用MATLAB的`kalman`函数生成了一个离散时间卡尔曼滤波器,并通过`lsim`函数模拟了系统的响应[^2]。 #### 参数选择的重要性 在卡尔曼滤波中,正确选择过程噪声协方差矩阵\( \mathbf{Q} \)和测量噪声协方差矩阵\( \mathbf{R} \)对结果的准确性至关重要。通常,这些参数需要根据实际系统的特性进行调整。如果\( \mathbf{Q} \)过高,算法可能过于信任测量值;反之,如果\( \mathbf{R} \)过高,则可能导致算法过于依赖预测值[^3]。 ###
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