图像滤波的目的有两个:
要求也有两个:
几种常见的线性滤波器:
大多数情况下我们可以认为:低通就是模糊,高通就是锐化
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
// 载入原图
Mat image=imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow( "方框滤波【原图】" );
namedWindow( "方框滤波【效果图】");
//显示原图
imshow( "方框滤波【原图】", image );
//进行方框滤波操作
Mat out;
boxFilter( image, out, -1,Size(5, 5));
//显示效果图
imshow( "方框滤波【效果图】" ,out );
waitKey( 0 );
}
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//【1】载入原始图
Mat srcImage=imread("1.jpg");
//【2】显示原始图
imshow( "均值滤波【原图】", srcImage );
//【3】进行均值滤波操作
Mat dstImage;
blur( srcImage, dstImage, Size(7, 7));
//【4】显示效果图
imshow( "均值滤波【效果图】" ,dstImage );
waitKey( 0 );
}
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
// 载入原图
Mat image=imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow( "高斯滤波【原图】" );
namedWindow( "高斯滤波【效果图】");
//显示原图
imshow( "高斯滤波【原图】", image );
//进行高斯滤波操作
Mat out;
GaussianBlur( image, out, Size( 5, 5 ), 0, 0 );
//显示效果图
imshow( "高斯滤波【效果图】" ,out );
waitKey( 0 );
}
非线性滤波,如中值滤波器(对椒盐噪点有更好的清除作用)有时能达到更好的效果
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
// 描述:包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
// 载入原图
Mat image=imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow( "中值滤波【原图】" );
namedWindow( "中值滤波【效果图】");
//显示原图
imshow( "中值滤波【原图】", image );
//进行中值滤波操作
Mat out;
medianBlur ( image, out, 7);
//显示效果图
imshow( "中值滤波【效果图】" ,out );
waitKey( 0 );
}
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
// 描述:包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
// 载入原图
Mat image = imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow("双边滤波【原图】");
namedWindow("双边滤波【效果图】");
//显示原图
imshow("双边滤波【原图】", image);
//进行双边滤波操作
Mat out;
bilateralFilter(image, out, 25, 25 * 2, 25 / 2);
//显示效果图
imshow("双边滤波【效果图】", out);
waitKey(0);
}
腐蚀和膨胀可以实现多种多样的功能:
使用dilate()
函数
#include
#include
#include
#include
//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
// 描述:包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace std;
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//载入原图
Mat image = imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow("【原图】膨胀操作");
namedWindow("【效果图】膨胀操作");
//显示原图
imshow("【原图】膨胀操作", image);
//进行膨胀操作
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat out;
dilate(image, out, element);
//方法二: 使用morphologyEx
morphologyEx(image, image, MORPH_DILATE, element);
//显示效果图
imshow("【效果图】膨胀操作", out);
waitKey(0);
return 0;
}
使用erode()
函数
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//载入原图
Mat srcImage = imread("1.jpg");
//显示原图
imshow("【原图】腐蚀操作", srcImage);
//进行腐蚀操作
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstImage;
erode(srcImage, dstImage, element);
//方法二: 使用morphologyEx
morphologyEx(image, image, MORPH_ERODE, element);
//显示效果图
imshow("【效果图】腐蚀操作", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
就是先腐蚀再膨胀的过程,用来消除小物体,再纤细点分离物体,在平滑边界的同时不改变面积
#include
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//载入原始图
Mat image = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
//创建窗口
namedWindow("【原始图】开运算");
namedWindow("【效果图】开运算");
//显示原始图
imshow("【原始图】开运算", image);
//定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
//进行形态学操作
morphologyEx(image, image, MORPH_OPEN, element);
//显示效果图
imshow("【效果图】开运算", image);
waitKey(0);
return 0;
}
就是先膨胀再腐蚀的过程,消除小黑洞
#include
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//载入原始图
Mat image = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
//创建窗口
namedWindow("【原始图】闭运算");
namedWindow("【效果图】闭运算");
//显示原始图
imshow("【原始图】闭运算", image);
//定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
//进行形态学操作
morphologyEx(image, image, MORPH_CLOSE, element);
//显示效果图
imshow("【效果图】闭运算", image);
waitKey(0);
return 0;
}
形态学梯度是膨胀和腐蚀图的差
#include
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//载入原始图
Mat image = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
//创建窗口
namedWindow("【原始图】形态学梯度");
namedWindow("【效果图】形态学梯度");
//显示原始图
imshow("【原始图】形态学梯度", image);
//定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
//进行形态学操作
morphologyEx(image, image, MORPH_GRADIENT, element);
//显示效果图
imshow("【效果图】形态学梯度", image);
waitKey(0);
return 0;
}
用特定的颜色填充连通区域,用来标记或者分离图像的一部分,也可以用来获取掩码区域。
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
Mat src = imread("1.jpg");
imshow("【原始图】",src);
Rect ccomp;
floodFill(src, Point(50,300), Scalar(155, 255,55), &ccomp, Scalar(20, 20, 20),Scalar(20, 20, 20));
imshow("【效果图】",src);
waitKey(0);
return 0;
}
图像金字塔一般有:
#include
#include
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//载入原始图
Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat tmpImage, dstImage1, dstImage2;//临时变量和目标图的定义
tmpImage = srcImage;//将原始图赋给临时变量
//显示原始图
imshow("【原始图】", srcImage);
//进行尺寸调整操作
resize(tmpImage, dstImage1, Size(tmpImage.cols / 2, tmpImage.rows / 2), (0, 0), (0, 0), 3);
resize(tmpImage, dstImage2, Size(tmpImage.cols * 2, tmpImage.rows * 2), (0, 0), (0, 0), 3);
//显示效果图
imshow("【效果图】之一", dstImage1);
imshow("【效果图】之二", dstImage2);
waitKey(0);
return 0;
}
#include
#include
using namespace cv;
int main()
{
//载入原始图
Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat tmpImage, dstImage;//临时变量和目标图的定义
tmpImage = srcImage;//将原始图赋给临时变量
//显示原始图
imshow("【原始图】", srcImage);
//进行向上取样操作
pyrUp(tmpImage, dstImage, Size(tmpImage.cols * 2, tmpImage.rows * 2));
//显示效果图
imshow("【效果图1】", dstImage);
pyrDown(tmpImage, dstImage, Size(tmpImage.cols / 2, tmpImage.rows / 2));
//显示效果图
imshow("【效果图2】", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
Threshold()
函数、自适应阈值操作adaptiveThreshold()
函数
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
using namespace cv;
using namespace std;
#define WINDOW_NAME "【程序窗口】" //为窗口标题定义的宏
//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
// 描述:全局变量的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int g_nThresholdValue = 100;
int g_nThresholdType = 3;
Mat g_srcImage, g_grayImage, g_dstImage;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//【1】读入源图片
g_srcImage = imread("1.jpg");
if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~! \n"); return false; }
imshow("原始图", g_srcImage);
//【2】存留一份原图的灰度图
cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
//【3】创建窗口并显示原始图
namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE);
//调用阈值函数
threshold(g_grayImage, g_dstImage, g_nThresholdValue, 255, g_nThresholdType);
//更新效果图
imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
waitKey();
return 0;
}