利用openCV实现中值滤波自定义滤波窗口尺寸的功能（类似halcon中的median_rect函数功能）

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#openCV #medianBlur #median_rect #halcon #自定义滤波窗口

本文介绍了如何使用OpenCV实现类似halcon median_rect函数的功能，即自定义中值滤波窗口的宽度和高度。在halcon中，median_rect算子允许独立设置滤波窗口的宽度和高度，而OpenCV的medianBlur函数仅支持正方形窗口。针对特定需求，作者编写了代码，实现了自定义非正方形滤波窗口的中值滤波，并使用希尔排序进行排序。经过测试，处理结果与halcon一致，但速度较慢，未来计划对代码进行优化提高效率。

利用openCV实现中值滤波自定义滤波窗口尺寸的功能（类似halcon中的median_rect函数功能）

在halcon图像库中有一个常用的中值滤波算子median_rect：
median_rect(Image : ImageMedian : MaskWidth, MaskHeight : )
其中Image为输入图像，ImageMedian为输出图像，MaskWidth为滤波窗口的宽度，MaskHieght为滤波窗口的高度。
openCV中自带了中值滤波的函数medianBlur：
C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
其中src为输入图像，dst为输出图像，ksize为滤波窗口的大小。
halcon中的中值滤波算子相对于openCV中的中值滤波算子，在滤波窗口上有所不同。在halcon中可以分别定义滤波窗口的宽度与高度，生成一个MaskWidthMaskHeight 大小的滤波窗口，然后openCV中只能定义正方形的尺寸为ksizeksize的滤波窗口，无法分别定义宽度和高度，所以相比halcon中的median_rect算子灵活性不高。
在一个具体的项目中，根据实际情况，需要对图像进行中值滤波，当设定滤波窗口宽度为1，高度为11时效果最佳。然后在利用openCV进行实现时，现有的中值滤波函数medianBlur无法满足要求，因此仿照halcon中的滤波函数进行了编写，其中排序采用的是希尔排序法。由于要处理的图像尺寸不大，且时间要求不高，所以对于编写的程序没做过多速度方面的优化。下面贴出具体的代码。

int medianValue(int arr[], int len)
{
	//希尔排序法
	int N = len;
	for (int gap = N / 2; gap > 0; gap /= 2)
	{
		for (int i = gap; i < N; i++)
		{
			int inserted = arr[i];
			int j;
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