opencv学习（十九）之均值滤波blur

从本篇开始采用opencv3.2版本进行编译！！！

均值滤波是一种典型的线性滤波算法，主要是利用像素点邻域的像素值来计算像素点的值。其具体方法是首先给出一个滤波模板kernel，该模板将覆盖像素点周围的其他邻域像素点，去掉像素本身，将其邻域像素点相加然后取平均值即为该像素点的新的像素值，这就是均值滤波的本质。官方给出的kernel模板如下：

opencv提供了blur函数实现均值滤波操作，其原型如下：

C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数解释：
. InputArray src: 输入图像，可以是Mat类型，图像深度是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F以及CV_64F其中的某一个。
. OutputArray dst: 输出图像，深度和类型与输入图像一致
. Size ksize: 滤波模板kernel的尺寸，一般使用Size(w, h)来指定，如Size(3,3)
. Point anchor=Point(-1, -1): 字面意思是锚点，也就是处理的像素位于kernel的什么位置，默认值为(-1, -1)即位于kernel中心点，如果没有特殊需要则不需要更改
. int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT

示例代码如下，依旧采用滑动条来控制kernel尺寸

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

//定义全局变量
Mat g_srcImage;         //定义输入图像
Mat g_dstImage;         //定义目标图像

const int g_nTrackbarMaxValue = 9;      //定义轨迹条最大值
int g_nTrackbarValue;                   //定义轨迹条初始值
int g_nKernelValue;                     //定义kernel尺寸

void on_kernelTrackbar(int, void*);     //定义回调函数

int main()
{
    g_srcImage = imread("lena.jpg");

    //判断图像是否加载成功
    if(g_srcImage.empty())
    {
        cout << "图像加载失败!" << endl;
        return -1;
    }
    else
        cout << "图像加载成功!" << endl << endl;

    namedWindow("原图像",WINDOW_AUTOSIZE);     //定义窗口显示属性
    imshow("原图像",g_srcImage);

    g_nTrackbarValue = 1;
    namedWindow("均值滤波", WINDOW_AUTOSIZE);   //定义滤波后图像显示窗口属性

    //定义轨迹条名称和最大值
    char kernelName[20];
    sprintf(kernelName, "kernel尺寸 %d", g_nTrackbarMaxValue);    

    //创建轨迹条
    createTrackbar(kernelName, "均值滤波", &g_nTrackbarValue, g_nTrackbarMaxValue, on_kernelTrackbar);
    on_kernelTrackbar(g_nTrackbarValue, 0);

    waitKey(0);

    return 0;
}

void on_kernelTrackbar(int, void*)
{
    //根据输入值重新计算kernel尺寸
    g_nKernelValue = g_nTrackbarValue * 2 + 1;

    //均值滤波函数
    blur(g_srcImage, g_dstImage, Size(g_nKernelValue, g_nKernelValue));

    imshow("均值滤波", g_dstImage);
}

运行结果如下：