在上次的opencv源码解析之滤波前言1中,按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。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, ...
OpenCV实现的高斯平滑函数:GaussianBlur() #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<cmath>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){ Mat img, gaussimage, integer_image; img=imread("D:/dog.jpg");/*gaussimage=GaussBlur(img,Size(7,7) ,2.5, CV_64F, Point(-1, -1), BORDER...
// 读取图像,并用输入的窗口显示输入图像 cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\Bello\\Desktop\\test.jpg", -1); cv::imshow("Example2-5_in", img); // 声明输出矩阵 cv::Mat out; // 进行平滑操作,可以使用GaussianBlur()、blur()、medianBlur()或bilateralFilter() // 此处共进行了两次模糊...
void cv::GaussianBlur( cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, cv::Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT ); 参数解释: src:输入图像,可以是单通道或多通道图像(如灰度图或彩色图); dst:输出图像,与输入图像具有相同的尺寸和通道数; ksize:卷积核,...
python opencv 投影函数 python opencv gaussianblur 这一节来真正进入opencv的源码分析中,本次分析的函数是GaussianBlur(),即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》: 中已经阐述了这个函数的用法,即: 其函数声明为: void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX,...
GaussianBlur( src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2 ); //高斯模糊以降低噪声 vector<Vec3f> circles; HoughCircles( src_gray, //输入图像 (灰度图) circles, //存储下面三个参数: x_{c}, y_{c}, r 集合的容器来表示每个检测到的圆. ...
GaussianBlur 中第一个参数是读入的图片,第二行dst是输出图片,也是Mat类型,Size(3,3)是矩阵内核,必须是奇数,数值越大越模糊。 IplImage qImg = IplImage(dst); // cv::Mat -> IplImage cvSaveImage("C://Users//junyi.pc//Desktop//temp.jpg", &qImg); 这两行代码是将处理后的图片另存为 ...
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边缘检测器。Canny边缘检测器是一种边缘检测算子,它使用多阶段算法来检测图像中的大范围边缘,它由John F. Canny在1986年开发。
高斯滤波:GaussianBlur 中值滤波:medianBlur 双边滤波:bilateralFilter 非线性滤波:fastNlMeansDenoising 边缘检测滤波:Sobel、 Scharr、 Laplacian 形态学滤波:erode、 dilate、 morphologyEx 频域滤波:dft、 idft 下面的例子,分别展示了原图经过均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波之后的效果图。特别是双边滤波,对原图中...
Mat(introws,intcols,inttype,constScaler &s)//说明:前两个参数分别表示行和列,第三个参数是类型参数(比如CV_8UC3中8表示每个通道占8位,U表示无符号,C表示Char类型,3表示三个通道数),第四个参数是向量表示初始化每个像素值为多少,向量长度对应通道数目一致。Mat(Size size,inttype,constScaler &s)//Scale...