OpenCV（）-编程知识

OpenCV（）

news/2024/9/18 9:59:47/文章来源:https://www.cnblogs.com/keye/p/18413195

1. 函数定义
2. 工作原理
3. 示例
4. 效果说明
5. 应用场景

cv::blur() 是 OpenCV 提供的一个用于图像模糊处理的函数，它通过卷积运算对图像进行均值滤波。这个函数对于消除噪声、平滑图像非常有效，尤其是在边缘检测等操作之前常用。

1. 函数定义

void cv::blur(InputArray src,   // 输入图像OutputArray dst,  // 输出图像Size ksize,       // 滤波器的核大小Point anchor = Point(-1, -1),  // 锚点，默认为核中心int borderType = BORDER_DEFAULT  // 边界插值方法
);

参数：

src (输入图像):
- 输入图像可以是 1 通道（灰度图）或 3 通道（彩色图）。
- 类型可以是 8 位、16 位或 32 位浮点类型。
dst (输出图像):
- 与输入图像具有相同的大小和类型，存储模糊后的图像。
ksize (核大小):
- Size(kwidth, kheight) 是滤波器的宽度和高度，决定了卷积核的大小，必须是正数。核的大小越大，图像的模糊程度越明显。
- 常见的值为 (3, 3)，即 3x3 的均值滤波器，这会对周围 8 个像素以及中心像素进行平均计算。
anchor (锚点):
- 锚点是指滤波器的中心点在图像中的位置，默认值为 Point(-1, -1)，表示使用滤波器的中心点作为锚点。可以自定义锚点来控制滤波的方式，但一般情况下使用默认值。
borderType (边界类型):
- 定义当卷积核接触到图像边缘时如何处理边界外的像素。常见的值包括：
  - BORDER_CONSTANT: 填充固定常量值。
  - BORDER_REPLICATE: 重复边缘像素。
  - BORDER_REFLECT: 镜像反射边界。
  - BORDER_WRAP: 用对面图像边缘的像素填充。
  - BORDER_DEFAULT 是 OpenCV 默认值，通常为 BORDER_REFLECT_101。

2. 工作原理

cv::blur() 使用均值滤波器（mean filter）对图像进行平滑处理。其基本原理是通过一个核窗口（由 ksize 定义）在图像上滑动，对核窗口内的像素求平均值，并将该值赋给输出图像中对应位置的像素。公式如下：

\[dst(x, y) = \frac{1}{kwidth \times kheight} \sum_{i=0}^{kwidth-1} \sum_{j=0}^{kheight-1} src(x+i, y+j) \]

src(x+i, y+j) 是原图像在核窗口中的像素值。
dst(x, y) 是输出图像中的模糊像素值。

3. 示例

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取输入图像cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");// 输出图像cv::Mat dst;// 使用3x3均值滤波器模糊处理cv::blur(src, dst, cv::Size(3, 3));// 显示原始图像和模糊图像cv::imshow("Original Image", src);cv::imshow("Blurred Image", dst);cv::waitKey(0);return 0;
}