示例程序024--各种图像平滑处理

最新推荐文章于 2022-03-24 08:15:25 发布

原创最新推荐文章于 2022-03-24 08:15:25 发布 · 406 阅读

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本文通过C++和OpenCV实现图像的均值、高斯、中值和平滑处理，展示了不同滤波器的效果，并提供了完整的代码示例。

基础知识在前面的空间滤波中已经介绍：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a98e39a201010v17.html。

用到的函数主要有5个：

blur:均值滤波
GaussianBlur：高斯滤波
medianBlur：中值滤波
bilateralFilter：双边滤波
cvSmooth：1.0的滤波函数，根据参数不同可以进行不同的滤波

void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,

　　int smoothtype=CV_GAUSSIAN,

　　int param1=3, int param2=0, double param3=0 ,double param4=0);

　　src：输入图像.

　　dst：输出图像.

　　smoothtype：平滑方法

CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素的 param1×param2 领域求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。

　　. CV_BLUR (simple blur) - 对每个象素param1×param2邻域求和并做尺度变换 1/(param1.param2).

　　. CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 对图像进行核大小为 param1×param2 的高斯卷积

　　. CV_MEDIAN (median blur) - 对图像进行核大小为param1×param1 的中值滤波 (i.e. 邻域是方的).

　　. CV_BILATERAL (双向滤波) - 应用双向 3x3 滤波，彩色sigma=param1，空间 sigma=param2. 平滑操作的第一个参数.

　　param2

　　平滑操作的第二个参数. 对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况，如果param2的值为零，则表示其被设定为param1。

　　param3

　　对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差).

本文详细的介绍请参看，我只是看懂之后贴到此Blog：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/gausian_median_blur_bilateral_filter/gausian_median_blur_bilateral_filter.html#smoothing

代码及详细注释：

// 031 图像平滑处理.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;

/// 全局变量
int DELAY_CAPTION = 1500;
int DELAY_BLUR = 100;
int MAX_KERNEL_LENGTH = 31;

Mat src; Mat dst;
char window_name[] = "Filter Demo 1";

/// 函数申明
int display_caption( char* caption );
int display_dst( int delay );

int main( int argc, char** argv )
{
namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

/// 载入原图像
src = imread( "lena.jpg", 1 );

//dst归零，显示"Original Image"
if( display_caption( "Original Image" ) != 0 ) { return 0; }

dst = src.clone(); //拷贝源图像到目标图像
if( display_dst( DELAY_CAPTION ) != 0 ) { return 0; } //显示目标图像，此时还没有经过任何处理

   /// 使用均值平滑
   if( display_caption( "Homogeneous Blur" ) != 0 ) { return 0; }
   for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )             //不断改变内核的大小
      {
    blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) ); //Size( w,h ): 定义内核大小( w 像素宽度， h 像素高度)
                                                        //Point(-1, -1): 指定锚点位置(被平滑点)，如果是负值，取核的中心为锚点。
         if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; }
}

    /// 使用高斯平滑
    if( display_caption( "Gaussian Blur" ) != 0 ) { return 0; }
    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
        { GaussianBlur( src, dst, Size( i, i ), 0, 0 );                //Size( w,h ): 定义内核大小( w 像素宽度， h 像素高度)
          if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }
    //    GaussianBlur( src, dst, Size( 15,15 ), 0, 0 );
      //    if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; }

//以下使用1.0的cvSmooth函数来完成同样的高斯平滑功能,其他的平滑同样可以用这个函数
    if( display_caption( "Gaussian Blur using cvSmooth" ) != 0 ) { return 0; }
//指针转换，用Ptr模板来获取指针不需要自己释放其对象，系统会自动释放
Ptr<IplImage> src1 = &src.operator IplImage();
Ptr<IplImage> dst1 = &dst.operator IplImage();
//以下的这种获取指针的方法需要自己释放指针
//IplImage* src1    = &src.operator IplImage();
//IplImage* dst1     = &dst.operator IplImage();
cvSmooth(src1,dst1,CV_GAUSSIAN,15,15,0);
    if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; }

/// 使用中值平滑
if( display_caption( "Median Blur" ) != 0 ) { return 0; }

     for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
         { medianBlur ( src, dst, i );           //i: 内核大小 (只需一个值，因为我们使用正方形窗口)，必须为奇数。
           if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

/// 使用双边平滑
if( display_caption( "Bilateral Blur" ) != 0 ) { return 0; }

     for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
         { bilateralFilter ( src, dst, i, i*2, i/2 );           //i是像素的领域直径，i*2颜色空间的标准方差,i/2 坐标空间的标准方差(像素单位)
           if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

/// 等待用户输入
display_caption( "End: Press a key!" );

waitKey(0);
return 0;
}

int display_caption( char* caption )
{
  //dst归零，再显示，并插入文本
   dst = Mat::zeros( src.size(), src.type() );
   putText( dst, caption,
            Point( src.cols/4, src.rows/2),
            CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(255, 255, 255) );

   imshow( window_name, dst );
   ////1500毫秒之内按键即退出
   int c = waitKey( DELAY_CAPTION );
   if( c >= 0 ) { return -1; }
   return 0;
  }

  int display_dst( int delay )
  {
    imshow( window_name, dst );
//waitKey(0);
//100毫秒之内按键即退出
    int c = waitKey ( delay );
    if( c >= 0 ) { return -1; }
    return 0;
  }