在opencv的C++中,这4个函数分别为:blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能,以及参数做个介绍: 均值滤波:其函数声明为:void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )。 这个函数在上一节中介绍过了...
如上图创建Blur/Gaussian/Median/Bilateral四个功能按钮QPushButton,对当前窗口的图像进行滤波操作,并输出状态信息。 2、实现代码 1、 blurBtn的clicked()槽函数实现 void MainWindow::on_blurBtn_clicked() { std::size_t numView = ui->tabWidget->currentIndex() % 3; if (dispMat[numView]->empty()) ...
1、blur 归一化滤波器 Blurs an image using the normalized box filter. C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT ) Parameters: src – input image; it can have any number of channels, which are processed independent...
3)在OpenCV中使用均值滤波——blur函数 blur函数的作用是,对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出 blur函数文档中,给出的其核是这样的: 这个内核一看就明了,就是在求均值,即blur函数封装的就是均值滤波。 blur函数的原型: 1voidblur(InputArray src, OutputArraydst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),...
blur_filter_func(filename) 效果如下: 1.2,均值滤波优缺点 优点: 效率高,思路简单 缺点: 均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点,特别是椒盐噪声。
将图像srcImage进行均值滤波处理,处理结果存入blurDstImage中。 cv::cvtColor(srcImage,srcGray,CV_RGB2GRAY); 将图像srcImage转换成灰度图像,处理结果存入srcGray中。 3.图像几何变换 voidremap(InputArraysrc, OutputArraydst, InputArraymap1, InputArraymap2, intinterpolation, intbordeMode=BORDER_CONSTANT, const ...
disp_caption(wn_name, I, “Bilatrial blur”);for (int i=1; i《MAX_KERNEL_LENGTH; i+=2) {bilateralFilter(I, dst, i, i*2, i/2);disp_image(wn_name, dst);}waitKey(0);return 0;}/** @brief 显示提示文字(滤波方法)* @inputs...
blur 也称为 box filter、均值滤波器,就是简单地将每个像素的值替换成邻域平均值。 如果用 kernel (也称为 mask) 表示,就是 如果采用积分图的方法,...
sigmaX − A variable representing the Gaussian kernel standard deviationinX direction. sigmaY - sameassigmaX Exmaple imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) 边缘检测 在OpenCV中,我们使用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘,也有不同的边缘检测器,但最著名的是Canny边缘...
In theory, Gaussian blur shouldn't change color distribution or lightness. So, lets calculate lightness of the images: # Using PillowfromPILimportImagedeflightness(im):hist=im.histogram()return[sum(i*vfori,vinenumerate(hist[:256]))/im.width/im.height,sum(i*vfori,vinenumerate(hist[256:512...