相关函数
blur(); //均值模糊
GaussianBlur(); //高斯模糊
medianBlur(); //中值滤波
bilateralFilter() //双边滤波
实现
模糊
- 均值滤波
- 高斯滤波
- 中值滤波
- 双边滤波
笔记
- 高斯滤波是通过高斯函数也就是正态分布来给mask权重
- sigma越大正态分布上表现就是越平滑
中值滤波是统计排序滤波器,对椒盐噪声有很好的抑制作用
注意区分中值和均值
高斯模糊没有考虑像素值的差异,会导致边缘还是不那么清晰
引入空间域核与值域核考虑,空间域就相当于普通的高斯滤波,根据相邻距离决定权重,而值域核是由目标像素值与中心像素值差来给定权重
简单来说就是双边模糊对高斯模糊来说多了一层mask,这层mask不是根据像素空间位置来给定权重的,而是根据像素与中心像素值之差得出
双边滤波可以磨皮(
剩下的看注释
相关
无
源
// OpenCV_Template.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include <iostream>
#include <string>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv){
/**************************************** 初始化 ****************************************************/
Mat imgIn, imgOut;
Mat mask;
imgIn = imread("Test.jpg");
if (imgIn.empty()) {
cout << "Can not open this IMG..." << endl;
return -1;
}
imgOut = imgIn.clone();
/**************************************** 初始化 ****************************************************/
/**************************************** 图像操作 ****************************************************/
//blur(imgIn, imgOut, Size(9, 9), Point(-1, -1)); //均值模糊
Mat imgOut2;
//double sigma = 3;
//GaussianBlur(imgIn, imgOut2, Size(9,9), sigma, sigma); //高斯模糊
Mat imgOut3;
//medianBlur(imgIn, imgOut3, 9); //中值滤波
Mat imgOut4;
bilateralFilter(imgIn, imgOut, 15, 30.0, 30.0);
bilateralFilter(imgIn, imgOut2, 30, 30.0, 30.0); //在sigmaColor很大的情况下,修改sigmaSpace效果很小
bilateralFilter(imgIn, imgOut3, 50, 30.0, 30.0); //sigmaColor越大,色块化越严重
bilateralFilter(imgIn, imgOut4, 100, 30.0, 30.0); //范围d越大,柔化越明显
/**************************************** 图像操作 ****************************************************/
/**************************************** 图像输出 ****************************************************/
namedWindow("input", WINDOW_NORMAL);
imshow("input", imgIn);
namedWindow("output", WINDOW_NORMAL);
imshow("output", imgOut);
namedWindow("output2", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output2", imgOut2);
namedWindow("output3", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output3", imgOut3);
namedWindow("output4", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output4", imgOut4);
//imwrite("D:/Download/Family2020_Final.jpg", imgOut);
//cout << "Mat=" << endl << imgOut << endl;
/**************************************** 图像输出 ****************************************************/
waitKey(0);
return 0;
}
// 运行程序: Ctrl + F5 或调试 >“开始执行(不调试)”菜单
// 调试程序: F5 或调试 >“开始调试”菜单
// 入门使用技巧:
// 1. 使用解决方案资源管理器窗口添加/管理文件
// 2. 使用团队资源管理器窗口连接到源代码管理
// 3. 使用输出窗口查看生成输出和其他消息
// 4. 使用错误列表窗口查看错误
// 5. 转到“项目”>“添加新项”以创建新的代码文件，或转到“项目”>“添加现有项”以将现有代码文件添加到项目
// 6. 将来，若要再次打开此项目，请转到“文件”>“打开”>“项目”并选择 .sln 文件
// OpenCV_Template.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include <iostream>
#include <string>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv){
/**************************************** 初始化 ****************************************************/
Mat imgIn, imgOut;
Mat mask;
imgIn = imread("Test.jpg");
if (imgIn.empty()) {
cout << "Can not open this IMG..." << endl;
return -1;
}
imgOut = imgIn.clone();
/**************************************** 初始化 ****************************************************/
/**************************************** 图像操作 ****************************************************/
//blur(imgIn, imgOut, Size(9, 9), Point(-1, -1)); //均值模糊
Mat imgOut2;
//double sigma = 3;
//GaussianBlur(imgIn, imgOut2, Size(9,9), sigma, sigma); //高斯模糊
Mat imgOut3;
//medianBlur(imgIn, imgOut3, 9); //中值滤波
Mat imgOut4;
bilateralFilter(imgIn, imgOut, 15, 30.0, 30.0);
bilateralFilter(imgIn, imgOut2, 30, 30.0, 30.0); //在sigmaColor很大的情况下,修改sigmaSpace效果很小
bilateralFilter(imgIn, imgOut3, 50, 30.0, 30.0); //sigmaColor越大,色块化越严重
bilateralFilter(imgIn, imgOut4, 100, 30.0, 30.0); //范围d越大,柔化越明显
/**************************************** 图像操作 ****************************************************/
/**************************************** 图像输出 ****************************************************/
namedWindow("input", WINDOW_NORMAL);
imshow("input", imgIn);
namedWindow("output", WINDOW_NORMAL);
imshow("output", imgOut);
namedWindow("output2", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output2", imgOut2);
namedWindow("output3", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output3", imgOut3);
namedWindow("output4", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output4", imgOut4);
//imwrite("D:/Download/Family2020_Final.jpg", imgOut);
//cout << "Mat=" << endl << imgOut << endl;
/**************************************** 图像输出 ****************************************************/
waitKey(0);
return 0;
}
// 运行程序: Ctrl + F5 或调试 >“开始执行(不调试)”菜单
// 调试程序: F5 或调试 >“开始调试”菜单
// 入门使用技巧:
// 1. 使用解决方案资源管理器窗口添加/管理文件
// 2. 使用团队资源管理器窗口连接到源代码管理
// 3. 使用输出窗口查看生成输出和其他消息
// 4. 使用错误列表窗口查看错误
// 5. 转到“项目”>“添加新项”以创建新的代码文件，或转到“项目”>“添加现有项”以将现有代码文件添加到项目
// 6. 将来，若要再次打开此项目，请转到“文件”>“打开”>“项目”并选择 .sln 文件