OpenCV学习方框滤波如何实现图像处理

魁首哥

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OpenCV学习方框滤波如何实现图像处理

这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV学习方框滤波如何实现图像处理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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>usingnamespacecv;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"<<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MatequalImg_32F;img.convertTo(equalImg_32F,CV_32F,1.0/255);MatresultNorm,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);return0;}

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()