opencv（Python/c++）:滤波（方框滤波，均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波）

心已赠人 2022-03-10 06:42 434阅读 0赞

Python中的滤波体现在cameo项目，到时候再移植一下。

#### 什么是图像滤波？ ####

图像滤波，是指保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，称之为图像**平滑化**或者**滤波**

滤波分为线性滤波和非线性滤波：

*  **线性滤波**：方框滤波，均值滤波，高斯滤波
 *  **非线性滤波**：中值滤波（能够去除脉冲噪声，**椒盐噪声**同时又能够保留图像的边缘细节），双边滤波（可以做边缘保存）

其中高斯**低通**就是**模糊**，**高通**就是**锐化**  
正态分布就是高斯分布。  
通常在滤波的过程中，很重要的概念是“**核”** 。 ksize也就是内核的大小

### c++代码 ###

#### 1）线性滤波 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc1NTM4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**特别注意：高斯滤波的size必须为正数和奇数**  
线性滤波c++代码

#include <iostream>
    #include <opencv/cv.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //主函数
    int main(void)
    { 
        //读取原始图像
        Mat srcImage=imread("/home/liuxin/桌面/opencv/dog.jpeg");
        imshow("original",srcImage);
        //进行滤波
        Mat boxfilter,meanFilter,gaussFilter;
        boxFilter(srcImage,boxfilter,-1,Size(6,6));//方框滤波；depth=-1，表示和原图像一致
        blur(srcImage,meanFilter,Size(6,6));//均值滤波
        GaussianBlur(srcImage,gaussFilter,Size(5,5),0,0);//高斯滤波的size必须为正数和奇数
        //显示结果
        imshow("boxfilter",boxfilter);
        imshow("meanFilter",meanFilter);
        imshow("gaussFilter",gaussFilter);
    
    
        while(1)
        { 
            int key=cvWaitKey(10);
        if (key==27)
        { 
            break;
        }
        }
        return(0);
    
    
    
    }

#### 2）非线性滤波 ####

效果图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc1NTM4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]，注：最左边为双边滤波，中间为中值滤波，最右边为原图

medianblur中的ksize必须为大于1的奇数  
非线性滤波c++代码

#include <iostream>
    #include <opencv/cv.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //主函数
    int main(void)
    { 
        //读取原始图像
        Mat srcImage=imread("/home/liuxin/桌面/opencv/dog.jpeg");
        imshow("original",srcImage);
        //进行滤波
        Mat mediafilter,bilateralfilter,gaussFilter;
        medianBlur(srcImage,mediafilter,7);//中值滤波
        bilateralFilter(srcImage,bilateralfilter,25,25*2,25/2);//双边滤波
    
        //显示结果
        imshow("mediafilter",mediafilter);
        imshow("bilateralfilter",bilateralfilter);
    
    
    
        while(1)
        { 
            int key=cvWaitKey(10);
        if (key==27)
        { 
            break;
        }
        }
        return(0);
    
    
    
    }

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc1NTM4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220310/d1c010bea8e54dec9bcc9109a34e8c13.png
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