OpenCV學(xué)習(xí)方框濾波實現(xiàn)圖像處理代碼示例
一、方框濾波
方框濾波是均值濾波的一種形式。在均值濾波中,濾波結(jié)果的像素值是任意一個點的鄰域平均值,等于各鄰域像素值之和的均值,而在方框濾波中,可以自由選擇是否對均值濾波的結(jié)果進行歸一化,即可以自由選擇濾波結(jié)果是鄰域像素值之和的平均值,還是鄰域像素值之和。
二、C++代碼
#include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //---------------------------用于方框濾波的圖像-------------------- Mat img = imread("1.jpg"); if (img.empty()) { cout << "請確認(rèn)圖像文件名稱是否正確" << endl; return -1; } //將CV_8U類型轉(zhuǎn)換成CV_32F類型,避免計算后的數(shù)據(jù)過大 Mat equalImg_32F; img.convertTo(equalImg_32F, CV_32F, 1.0 / 255); Mat resultNorm, result, equalImg_32FSqr; //--------------------------方框濾波boxFilter---------------------- boxFilter(img, resultNorm, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), true); // 進行歸一化,則為均值濾波 boxFilter(img, result, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), false); // 不進行歸一化 //----------------------方框濾波sqrBoxFilter()--------------------- //對每個像素數(shù)值的平方求和/求均值 sqrBoxFilter(equalImg_32F, equalImg_32FSqr, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), true, BORDER_CONSTANT); //-------------------------顯示處理結(jié)果---------------------------- imshow("原始圖像", img); imshow("歸一化", resultNorm); imshow("不歸一化", result); imshow("平方和求均值", equalImg_32FSqr); waitKey(0); return 0; }
三、python代碼
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 讀取圖片 img = cv2.imread('1.jpg') # BGR轉(zhuǎn)為RGB,方便plot函數(shù)顯示 source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 方框濾波,True表示歸一化,則效果與均值濾波相同。 result = cv2.boxFilter(source, -1, (5, 5), normalize=False) # sqrBoxFilter實現(xiàn)對每個像素值的平方求和 # result1 = cv2.sqrBoxFilter(source, -1, (5, 5), normalize=True) # 顯示圖形 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、結(jié)果展示
1、原始圖像
2、歸一化
3、不歸一化
4、平方和求均值
以上就是OpenCV學(xué)習(xí)方框濾波實現(xiàn)圖像處理代碼示例的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于OpenCV方框濾波實現(xiàn)圖像處理的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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