C++实现OpenCV方框滤波的代码

一、方框滤波

   方框滤波是均值滤波的一种形式。在均值滤波中,滤波结果的像素值是任意一个点的邻域平均值,等于各邻域像素值之和的均值,而在方框滤波中,可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化,即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值,还是邻域像素值之和。

二、C++代码

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//---------------------------用于方框滤波的图像--------------------
	Mat img = imread("1.jpg");
	if (img.empty())
	{
		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
		return -1;
	}

	//将CV_8U类型转换成CV_32F类型，避免计算后的数据过大
	Mat equalImg_32F;
	img.convertTo(equalImg_32F, CV_32F, 1.0 / 255);
	Mat resultNorm, result, equalImg_32FSqr;
	//--------------------------方框滤波boxFilter----------------------
	boxFilter(img, resultNorm, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), true);  // 进行归一化，则为均值滤波
	boxFilter(img, result, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), false);     // 不进行归一化
	//----------------------方框滤波sqrBoxFilter()---------------------
	//对每个像素数值的平方求和/求均值
	sqrBoxFilter(equalImg_32F, equalImg_32FSqr, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), true, BORDER_CONSTANT);
	//-------------------------显示处理结果----------------------------
	imshow("原始图像", img);
	imshow("归一化", resultNorm);
	imshow("不归一化", result);
	imshow("平方和求均值", equalImg_32FSqr);
	waitKey(0);
	return 0;
}

三、python代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
img = cv2.imread('1.jpg')
# BGR转为RGB，方便plot函数显示
source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 方框滤波，True表示归一化，则效果与均值滤波相同。
result = cv2.boxFilter(source, -1, (5, 5), normalize=False)
# sqrBoxFilter实现对每个像素值的平方求和
# result1 = cv2.sqrBoxFilter(source, -1, (5, 5), normalize=True)
# 显示图形
titles = ['Source Image', 'BoxFilter Image']
images = [source, result]
for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

四、结果展示

1、原始图像

2、归一化

3、不归一化

4、平方和求均值

到此这篇关于C++ OpenCV方框滤波的实现的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV方框滤波内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • C++中实现OpenCV图像分割与分水岭算法

    C++中实现OpenCV图像分割与分水岭算法

    分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征. API介绍 void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers ); 参数说明: image: 必须是一个8bit 3通道彩色图像矩阵序列 markers: 在执行分水岭函数watershed之前,必须对第二个参数markers

  • opencv3/C++图像滤波实现方式

    图像滤波在opencv中可以有多种实现形式 自定义滤波 如使用3×3的掩模: 对图像进行处理. 使用函数filter2D()实现 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { //函数调用filter2D功能 Mat src,dst; src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); if(!src.data) { printf("can not l

  • C++ opencv实现车道线识别

    C++ opencv实现车道线识别

    本文实例为大家分享了C++ opencv实现车道线识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 先上图 1. 2. (一)目前国内外广泛使用的车道线检测方法主要分为两大类: (1) 基于道路特征的车道线检测: (2) 基于道路模型的车道线检测. 基于道路特征的车道线检测作为主流检测方法之一,主要是利用车道线与道路环境的物理特征差异进行后续图像的分割与处理,从而突出车道线特征,以实现车道线的检测.该方法复杂度较低,实时性较高,但容易受到道路环境干扰. 基于道路模型的车道线检测主要是基于不同的二维或三维

  • 使用c++实现OpenCV绘制圆端矩形

    使用c++实现OpenCV绘制圆端矩形

    功能函数 // 绘制圆端矩形(药丸状,pill) void DrawPill(cv::Mat mask, const cv::RotatedRect &rotatedrect, const cv::Scalar &color, int thickness, int lineType) { cv::Mat canvas = cv::Mat::zeros(mask.size(), CV_8UC1); // 确定短边,短边绘制圆形 cv::RotatedRect rect = rotatedre

  • c++ 基于opencv 识别、定位二维码

    c++ 基于opencv 识别、定位二维码

    前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个"回""字形图案,这一点非常

  • 基于OpenCV和C++ 实现图片旋转

    基于OpenCV和C++ 实现图片旋转

    图片旋转,本质上是对旋转后的图片中每个像素点计算在原图的位置.然后照搬过来就好. (多说一句,如果计算出来在原图中的位置不是整数而是小数,因为像素点个数都是整数,就需要小数到整数的转换.这个转换过程是有讲究的,需要用到插值:最近邻插值.双线性插值等等.这里我使用的是最简单的最近邻插值,即对小数四舍五入成整数,C/C++ 实现四舍五入见 这里 ) 图形图像课上一般会介绍旋转变换矩阵,其中 t 为需要旋转的角度,[x'; y']是变换后坐标(其中分号表示上下关系): 即表示为:[x'; y'] =

  • C++实现OpenCV方框滤波的代码

    C++实现OpenCV方框滤波的代码

    一.方框滤波    方框滤波是均值滤波的一种形式.在均值滤波中,滤波结果的像素值是任意一个点的邻域平均值,等于各邻域像素值之和的均值,而在方框滤波中,可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化,即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值,还是邻域像素值之和. 二.C++代码 #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {

  • OpenCV学习方框滤波实现图像处理代码示例

    OpenCV学习方框滤波实现图像处理代码示例

    目录 一.方框滤波 二.C++代码 三.python代码 四.结果展示 1.原始图像 2.归一化 3.不归一化 4.平方和求均值 一.方框滤波    方框滤波是均值滤波的一种形式.在均值滤波中,滤波结果的像素值是任意一个点的邻域平均值,等于各邻域像素值之和的均值,而在方框滤波中,可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化,即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值,还是邻域像素值之和. 二.C++代码 #include <iostream> #include <opencv2\ope

  • opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

    为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作.信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没.因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响. 如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后的图片. 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声. python +opencv讲解 均值滤波 含义 如图:如果我们想对红色点进行处理,则它

  • openCV中值滤波和均值滤波的代码实现

    openCV中值滤波和均值滤波的代码实现

    目录 一.均值滤波 二.中值滤波  在开始我们今天的博客之前,我们需要先了解一下什么是滤波: 首先我们看一下图像滤波的概念.图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性. 下图左边是原图右边是噪声图: 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作.信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没.因此一个能降低高频成分幅度的滤波

  • OpenCV仿射变换的示例代码

    OpenCV仿射变换的示例代码

    目录 1.认识仿射变换 2.仿射变换的求法 3.进行仿射变换:warpAffine()函数 4.计算二维旋转变换矩阵:getRotationMatrix2D()函数 5.示例程序: 1.认识仿射变换 仿射变换(Affine Map)又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程.保持二维图形之间的相对位置保持不变,平行线依然是平行线,且直线上的点的位置顺序不变. 一个任意的仿射变换都可以表示为乘以一个矩阵接着再加上一个向量的形式.三种常见的变换

  • java如何实现基于opencv全景图合成实例代码

    java如何实现基于opencv全景图合成实例代码

    全景图概述 每当一个平面图像映射到一个弯曲的表面就会发生图象投影,反之亦然,这中现象特别常见于全景摄影.例如地球的球面可以映射到一块平坦的纸张.由于在我们周围的整个视场的可以被认为是作为球体的表面(对于所有观测角度),我们需要一种能将球形投影到2-D平面以便照片打印的方法. 小的视角相对容易进行形变并投影到平坦的纸上.但是,当试图把一个球形图像映射到一个平面上,有些变形是不可避免的.因此,每一种类型的投影仅仅尝试避免一种类型的失真,这是以牺牲其他失真为代价的.随着视场角增大,观测弧(viewin

  • Python Opencv轮廓常用操作代码实例解析

    1.颜色空间转换 使用cv2.cvtColor(input_image ,flag),flag为转换类型 常用的转换类型有: BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2.二值化 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src:表示的是图片源(灰度图)

  • Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例

    主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波.方框滤波.高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn = img.shape # 加噪声 for i in range(5000): x = np.random.randint(0, rows)

  • Python OpenCV图像处理之图像滤波特效详解

    Python OpenCV图像处理之图像滤波特效详解

    目录 1分类 2邻域滤波 2.1线性滤波 2.2非线性滤波 3频域滤波 3.1低通滤波 3.2高通滤波 1 分类 图像滤波按图像域可分为两种类型: 邻域滤波(Spatial Domain Filter),其本质是数字窗口上的数学运算.一般用于图像平滑.图像锐化.特征提取(如纹理测量.边缘检测)等,邻域滤波使用邻域算子——利用给定像素周围像素值以决定此像素最终输出的一种算子 频域滤波(Frequency Domain Filter),其本质是对像素频率的修改.一般用于降噪.重采样.图像压缩等. 按

  • OpenCV图像处理之自定义滤波

    OpenCV图像处理之自定义滤波

    目录 1 空间滤波 1.1 滤波过程 1.2 相关和卷积 2 OpenCV 函数 2.1 filter2D 函数 2.2 flip 函数 3 代码示例 3.1 偏导数 参考资料 总结 图像处理中,"空间域" 指的是图像平面,因此,空间滤波可定义为:在图像平面内对像素灰度值进行的滤波 1 空间滤波 1.1 滤波过程 如图,Filter 是一个 3x3 滤波核,当它从图像的左上角开始,逐个像素沿水平方向扫描,最后到右下角时,便会产生滤波后的图像 假设输入图像 $f(x, y)$,滤波后的图

随机推荐