OpenCV学习方框滤波如何实现图像处理
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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#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//---------------------------用于方框滤波的图像--------------------Matimg=imread("1.jpg");if(img.empty()){cout<<"请确认图像文件名称是否正确"<三、python代码
importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#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=['SourceImage','BoxFilterImage']images=[source,result]foriinrange(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
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