Opencv图像线性滤波-滚动条

最新推荐文章于 2025-08-21 22:39:48 发布

轩落_翼

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分类专栏： opencv学习之路文章标签： opencv

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本文介绍如何使用OpenCV库实现图像的方框滤波、均值滤波和高斯滤波，并通过滑动条调整参数实时查看效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat srcImage;
Mat dstBoxFilter, dstBlur, dstGaussianBlur;
int g_BoxFilterValue = 1, g_BlurValue = 1, g_GaussianBlurValue = 1;
const int g_nMaxAlphaValue = 100;

//有滚动条事件时，可以进入回调函数
void on_Trackbar(int, void *)
{
	boxFilter(srcImage, dstBoxFilter, -1, Size(g_BoxFilterValue + 1, g_BoxFilterValue + 1));
	blur(srcImage, dstBlur, Size(g_BlurValue + 1, g_BlurValue + 1));
	//高斯滤波必须是奇数值
	GaussianBlur(srcImage, dstGaussianBlur, Size(2 * g_GaussianBlurValue + 1, 2 * g_GaussianBlurValue + 1), 0, 0);

	imshow("方框滤波", dstBoxFilter);
	imshow("均值滤波", dstBlur);
	imshow("高斯滤波", dstGaussianBlur);
}

int main()
{
	srcImage = imread("牛吃草.jpg");
	dstBoxFilter.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	dstBlur.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	dstGaussianBlur.create(srcImage.size(), srcImage.type());

	g_BoxFilterValue = 0;
	g_BlurValue = 0;
	g_GaussianBlurValue = 0;
	namedWindow("方框滤波");
	createTrackbar("Value", "方框滤波", &g_BoxFilterValue, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar);
	on_Trackbar(g_BoxFilterValue, 0);
	namedWindow("均值滤波");
	createTrackbar("Value", "均值滤波", &g_BlurValue, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar);
	on_Trackbar(g_BlurValue, 0);
	namedWindow("高斯滤波");
	createTrackbar("Value", "高斯滤波", &g_GaussianBlurValue, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar);
	on_Trackbar(g_GaussianBlurValue, 0);

	waitKey(0);

	return 0;
}