『OpenCV3』滤波器实现及使用滤波器降噪
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
『OpenCV3』滤波器实现及使用滤波器降噪
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
一、濾波器實(shí)現(xiàn)
我們實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)基于拉普拉斯算子的濾波器核心,并使用它進(jìn)行濾波,這可以做到銳化圖像的效果,
| 0 | -1 | 0 |
| -1 | 5 | -1 |
| 0 | -1 | 0 |
首先我們完全手動(dòng)的進(jìn)行濾波,依賴指針操作,
void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) {result.create(image.size(), image.type());std::cout << image.size() << std::endl;int col = image.cols;int row = image.rows;int channels = image.channels();for (int i = 1; i < row - 1; i++ ) {// 必須添加const,因?yàn)閕mage是const的const uchar* previous_row = image.ptr<uchar>(i - 1);const uchar* current_row = image.ptr<uchar>(i);const uchar* next_row = image.ptr<uchar>(i + 1);uchar* out_line = result.ptr<uchar>(i);for (int j = channels; j < (col - 1)*channels; j++) {// cv::saturate_cast<uchar>將輸入截?cái)嘣?到255*out_line++ = cv::saturate_cast<uchar>(5 * current_row[j] - current_row[j - channels] - current_row[j + channels]- previous_row[j] - next_row[j]);}}result.row(0).setTo(cv::Scalar(0,0,0));result.row(row - 1).setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));result.col(0).setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));result.col(col - 1).setTo(cv::Scalar(0,0,0)); }OpenCV提供了cv::filter2D函數(shù),當(dāng)我們指定濾波核(一個(gè)Mat格式數(shù)據(jù))可以自動(dòng)代我們完成循環(huán)過程,依賴API實(shí)現(xiàn)本函數(shù)如下:
void sharpen2D(const cv::Mat image, cv::Mat &result) {cv::Mat kernel(3, 3, CV_32F, cv::Scalar(0));kernel.at<float>(1, 1) = 5;kernel.at<float>(0, 1) = -1;kernel.at<float>(1, 0) = -1;kernel.at<float>(2, 1) = -1;kernel.at<float>(1, 2) = -1;cv::filter2D(image, result, image.depth(), kernel); }對(duì)兩個(gè)版本函數(shù)都進(jìn)行調(diào)用,
cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");std::cout << (int)image.data << std::endl;// 自行銳化濾波cv::Mat image1;sharpen(image, image1);show(image1, "銳化");cv::Mat image2;sharpen2D(image, image2);show(image2, "API銳化");查看輸出(可右鍵查看大圖),
原圖如下:
二、高斯濾波
OpenCV將大部分常用濾波函數(shù)進(jìn)行封裝,資料很多,自行查閱。其中高斯核函數(shù)多提一句,它是可拆分核函數(shù),一個(gè)二維核可以拆解為兩個(gè)一維核,我們既可以這樣調(diào)用:
cv::GaussianBlur(image,result,cv::Size(5, 5), // 窗口大小1.5 // sigma );也可以這樣調(diào)用,
cv::Mat gauss = cv::getGaussianKernel(5, 1.5, CV_32F); cv::sepFilter2D(image, result, -1, gauss, gauss); // -1代表輸入圖深度 cv::imshow("雙一維高斯濾波", result);結(jié)果一樣,
?
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的『OpenCV3』滤波器实现及使用滤波器降噪的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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