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, ...
// 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,...
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, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT...
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, ...
imshow("gaussian", gaussianblur); imshow("median", medianblur); imshow("bilateral", bilateral); waitKey(0); } 3.3 锐化空间滤波器 锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分,锐化处理可以有空间微分来实现。基本上,微分算子的响应强度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比,这样,图像微分增强边缘和其他...
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。
4. cv2.GaussianBlur() 使用高斯滤波器模糊图像。该函数卷积具有指定高斯核的源图像。官方链接 函数使用 代码语言:javascript 复制 cv.GaussianBlur(src,# 源图像 ksize,# 高斯核尺寸 sigmaX[,#X方向的高斯核标准差。 dst[,sigmaY[,#X方向的高斯核标准差。如果 sigmaY 是0,那么它将被设置为 sigmaX。
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...
高斯平滑函数GaussianBlur():定义:GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) 使用该函数造成一种毛玻璃的效果 由于三个是 等于None ,只要写三个参数 src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV...