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收集整理的这篇文章主要介绍了
opencv探索之路（三）：滤波操作
小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.
滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。opencv里有这些滤波的函数，使用起来非常方便，现在简单介绍其使用方法。
线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波
方框滤波
#include
#includeusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始图", img);mat out;boxfilter(img, out, -1, size(5, 5));//-1指原图深度imshow("方框滤波", out);waitkey(0);} 均值滤波
均值滤波就是方框滤波的一个特殊情况。
均值滤波的缺点就是不能很好地保护细节，在图像去燥的同时也破坏了图像的而细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好的去除噪点。
#include
#includeusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始图", img);mat out;blur(img, out,size(5, 5));//-1指原图深度imshow("均值滤波", out);waitkey(0);} 高斯滤波
高斯滤波，可以消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
#include
#includeusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始图", img);mat out;gaussianblur(img, out, size(3, 3), 0, 0);imshow("高斯滤波", out);waitkey(0);} 从效果看出，高斯滤波的而模糊感明显降低
非线性滤波：中值滤波、双边滤波
中值滤波
基本思想就是用像素点的领域灰度的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像的细节（不会出现边缘模糊的情况）。
中值滤波跟均值滤波的思想看起来很相似，只是一个取平均值，一个取中位数而已
#include
#includeusing namespace std;
using namespace cv;//中值滤波
int main()
{mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始图", img);mat out;medianblur(img, out, 7);//第三个参数表示孔径的线性尺寸，它的值必须是大于1的奇数imshow("中值滤波", out);waitkey(0);} 现在说说中值滤波与均值滤波的比较：均值滤波中噪声成分会被加入到平均计算，所以输出是受到噪声的影响的。但是中值滤波中，由于噪声成分很难选上，所以基本不影响输出。当然好的性能也需要付出一点代价的，中值滤波花费的时间是均值滤波的5倍以上。
中值滤波一般采用奇数的卷积核。
中值滤波对一些细节多（特别是细、尖顶的）的图像不太适合。
双边滤波
双边滤波的最大特点就是做边缘保存。
#include
#includeusing namespace std;
using namespace cv;//双边滤波
int main()
{mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始图", img);mat out;bilateralfilter(img, out, 25, 25 * 2, 25 / 2);imshow("双边滤波", out);waitkey(0);} 效果图看来，双边滤波是所有滤波中最清晰的。
转载于:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6873188.html
总结
以上是凯发ag旗舰厅登录网址下载为你收集整理的opencv探索之路（三）：滤波操作的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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