opencv源码之均值滤波（2）

最新推荐文章于 2025-06-08 17:23:56 发布

wxplol

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分类专栏： opencv

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本文介绍如何使用C++实现图像处理中的均值滤波算法，并提供了一个基于3x3模板的具体示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

由于opencv源码本身关于均值滤波、高斯滤波等都时调用opencv自带的滤波引擎实现，无法看到他到底怎么实现的滤波功能。但我们知道他的滤波原理，接下来我们自己写一个c++代码实现他的滤波功能（本代码可以虽然是均值滤波，但可以通过修改模板，及相应参数实现其他滤波功能，有兴趣的可以自己研究。），由于是3X3的模板效果不是很明显。

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\core\core.hpp>
//均值模板
int TemplateSmoothAvg[9] = { 1, 1, 1,
                               1, 1, 1,
                               1, 1, 1 };
/****************************************
srcImg-输入图像（灰度图像）
nTempH-模板的高度
nTempW-模板的宽度
nTempMY与nTempMX-中心的坐标
fCoef-模板系数
****************************************/
void Template(const cv::Mat srcImg, cv::Mat& resultImg, int nTempH, int nTempW, int nTempMY, int nTempMX, int* fpArray, float fCoef)
{
	if (srcImg.empty())
	{
		return ;
	}
	srcImg.copyTo(resultImg);
	int i, j;
	//扫描图像进行模板操作
	for (i = nTempMY; i < resultImg.rows - (nTempH - nTempMY) + 1; i++)
	{
		for (j = nTempMX; j <resultImg.cols - (nTempW - nTempMX) + 1; j++)
		{
			int fResult = 0;
			for (int k = 0; k < nTempH; k++)
			{
				for (int l = 0; l < nTempW; l++)
				{
					fResult += srcImg.at<uchar>(i + k - nTempMY, j + l - nTempMX)*fpArray[k*nTempW + l];
				}
			}
			fResult *= fCoef;
			if (fResult>255)
			{
				fResult = 255;
			}
			if (fResult <= 0)
			{
				fResult = 0;
			}
			resultImg.at<uchar>(i, j) = fResult;
		}
	}
}
int main()
{
	cv::Mat testImg = cv::imread("test1.jpg");
	cv::Mat grayImg;
	cv::cvtColor(testImg, grayImg, CV_BGR2GRAY);
	cv::imshow("原始图像", grayImg);
	cv::Mat resultImg;
	Template(grayImg, resultImg, 3, 3, 1, 1, TemplateSmoothAvg, (float)1 / 9);
	cv::imshow("my均值滤波", resultImg);
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

原始图像：

均值滤波后：