#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
cv::Mat maxFilter(const cv::Mat& image, int kernelSize) {
// 获取图像的高度和宽度
int height = image.rows;
int width = image.cols;
// 计算边界
int pad = kernelSize / 2;
// 创建输出图像
cv::Mat filteredImage = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());
// 遍历图像的每一个像素
for (int i = 0; i < height; ++i) {
for (int j = 0; j < width; ++j) {
// 提取当前区域
uchar maxVal = 0; // 假设图像是灰度图
for (int m = -pad; m <= pad; ++m) {
for (int n = -pad; n <= pad; ++n) {
int x = std::min(std::max(i + m, 0), height - 1);
int y = std::min(std::max(j + n, 0), width - 1);
maxVal = std::max(maxVal, image.at<uchar>(x, y)); // 对于灰度图
}
}
filteredImage.at<uchar>(i, j) = maxVal; // 对于灰度图
}
}
return filteredImage;
}
cv::Mat minFilter(const cv::Mat& image, int kernelSize) {
// 获取图像的高度和宽度
int height = image.rows;
int width = image.cols;
// 计算边界
int pad = kernelSize / 2;
// 创建输出图像
cv::Mat filteredImage = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());
// 遍历图像的每一个像素
for (int i = 0; i < height; ++i) {
for (int j = 0; j < width; ++j) {
// 提取当前区域
uchar minVal = 255; // 假设图像是灰度图,初始化为最大值
for (int m = -pad; m <= pad; ++m) {
for (int n = -pad; n <= pad; ++n) {
int x = std::min(std::max(i + m, 0), height - 1);
int y = std::min(std::max(j + n, 0), width - 1);
minVal = std::min(minVal, image.at<uchar>(x, y)); // 对于灰度图
}
}
filteredImage.at<uchar>(i, j) = minVal; // 对于灰度图
}
}
return filteredImage;
}
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("C:\\Users\\mao\\Desktop\\bjxn\\sonar\\test\\1479710347_3342.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty()) {
cout << "Error: Could not open or find the image!" << endl;
return -1;
}
// 应用最大值滤波
cv::Mat filteredImage = maxFilter(image, 10);
cv::Mat filteredImage2 = minFilter(image, 10);
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Max Filtered Image", filteredImage);
cv::imshow("Min Filtered Image", filteredImage2);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}

//不同卷积核大小的滤波
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
cv::Mat convolution(const cv::Mat& image, const cv::Mat& kernel) {
// 获取图像和卷积核的尺寸
int height = image.rows;
int width = image.cols;
int kHeight = kernel.rows;
int kWidth = kernel.cols;
// 计算边界
int padY = kHeight / 2;
int padX = kWidth / 2;
// 创建输出图像
cv::Mat filteredImage = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());
// 遍历图像的每一个像素
for (int i = 0; i < height; ++i) {
for (int j = 0; j < width; ++j) {
float sum = 0.0; // 用于存储卷积结果
for (int m = -padY; m <= padY; ++m) {
for (int n = -padX; n <= padX; ++n) {
int x = std::min(std::max(i + m, 0), height - 1);
int y = std::min(std::max(j + n, 0), width - 1);
sum += image.at<uchar>(x, y) * kernel.at<float>(m + padY, n + padX);
}
}
filteredImage.at<uchar>(i, j) = std::min(std::max(sum, 0.0f), 255.0f); // 限制值在 0 到 255 之间
}
}
return filteredImage;
}
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("C:\\Users\\mao\\Desktop\\bjxn\\sonar\\test\\1479710347_3342.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty()) {
cout << "Error: Could not open or find the image!" << endl;
return -1;
}
// 定义不同行和列的卷积核(例如,3x5 卷积核)
cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 5) <<
1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0,
1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0,
1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0, 1/15.0);
// 应用卷积
cv::Mat filteredImage = convolution(image, kernel);
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Convolved Image", filteredImage);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
// 3行1列
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
cv::Mat convolution(const cv::Mat& image, const cv::Mat& kernel) {
// 获取图像和卷积核的尺寸
int height = image.rows;
int width = image.cols;
int kHeight = kernel.rows;
// 计算边界
int pad = kHeight / 2;
// 创建输出图像
cv::Mat filteredImage = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());
// 遍历图像的每一个像素
for (int i = 0; i < height; ++i) {
for (int j = 0; j < width; ++j) {
float sum = 0.0; // 用于存储卷积结果
for (int m = -pad; m <= pad; ++m) {
int x = std::min(std::max(i + m, 0), height - 1);
sum += image.at<uchar>(x, j) * kernel.at<float>(m + pad, 0); // 只使用 j 位置
}
filteredImage.at<uchar>(i, j) = std::min(std::max(sum, 0.0f), 255.0f); // 限制值在 0 到 255 之间
}
}
return filteredImage;
}
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("C:\\Users\\mao\\Desktop\\bjxn\\sonar\\test\\1479710347_3342.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty()) {
cout << "Error: Could not open or find the image!" << endl;
return -1;
}
// 定义 3x1 卷积核(例如,垂直均值滤波器)
cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 1) <<
1/3.0,
1/3.0,
1/3.0);
// 应用卷积
cv::Mat filteredImage = convolution(image, kernel);
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Convolved Image", filteredImage);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}