OpenCV学习之旅4——图像处理（1）

1.三种线性滤波

1.1 方框滤波

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//  描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
// 载入原图
Mat image=imread("1.jpg");

//创建窗口
namedWindow( "方框滤波【原图】" );
namedWindow( "方框滤波【效果图】");

//显示原图
imshow( "方框滤波【原图】", image );

//进行方框滤波操作，第三个参数-1指用原图深度,ksize=3*3
Mat out3;
boxFilter( image, out3, -1,Size(3, 3));

//显示效果图
imshow( "方框滤波【效果图】" ,out3 );
imwrite("3.jpg",out3);

//进行方框滤波操作，第三个参数-1指用原图深度,ksize=5*5
Mat out5;
boxFilter(image, out5, -1, Size(5, 5));

//显示效果图
imshow("方框滤波【效果图】", out5);
imwrite("5.jpg", out5);

//进行方框滤波操作，第三个参数-1指用原图深度,ksize=7*7
Mat out7;
boxFilter(image, out7, -1, Size(7, 7));

//显示效果图
imshow("方框滤波【效果图】", out7);
imwrite("7.jpg", out7);

waitKey( 0 );
}

1.1.1 boxFilter()

void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),bool normalize=true,int borderType=BORDER_DEFAULT );

1.2 均值滤波

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//【1】载入原始图
Mat srcImage=imread("1.jpg");

//【2】显示原始图
imshow( "均值滤波【原图】", srcImage );

//【3】进行均值滤波操作
Mat dstImage3;
blur( srcImage, dstImage3, Size(3, 3));

//【4】显示效果图
imshow( "均值滤波【效果图3】" ,dstImage3 );

//【3】进行均值滤波操作
Mat dstImage5;
blur(srcImage, dstImage5, Size(5, 5));

//【4】显示效果图
imshow("均值滤波【效果图5】", dstImage5);

//【3】进行均值滤波操作
Mat dstImage7;
blur(srcImage, dstImage7, Size(7, 7));

//【4】显示效果图
imshow("均值滤波【效果图7】", dstImage7);

waitKey( 0 );
}

1.3高斯滤波

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//  描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
// 载入原图
Mat image=imread("1.jpg");

//创建窗口
//  namedWindow( "高斯滤波【原图】" );
//  namedWindow( "高斯滤波【效果图】");

//显示原图
imshow( "高斯滤波【原图】", image );

//进行高斯滤波操作
Mat out3;
GaussianBlur( image, out3, Size( 3, 3 ), 0, 0 );

//显示效果图
imshow( "高斯滤波【效果图3】" ,out3 );

//进行高斯滤波操作
Mat out5;
GaussianBlur(image, out5, Size(5, 5), 0, 0);

//显示效果图
imshow("高斯滤波【效果图5】", out5);

//进行高斯滤波操作
Mat out7;
GaussianBlur(image, out7, Size(7, 7), 0, 0);

//显示效果图
imshow("高斯滤波【效果图7】", out7);

//进行高斯滤波操作
Mat out9;
GaussianBlur( image, out9, Size( 9, 9 ), 0, 0 );

//显示效果图
imshow( "高斯滤波【效果图9】" ,out9 );

//进行高斯滤波操作
Mat out11;
GaussianBlur(image, out11, Size(11, 11), 2, 2);

//显示效果图
imshow("高斯滤波【效果图11】", out11);

waitKey( 0 );
}

1.4 线性滤波综合示例

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//  描述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage,g_dstImage1,g_dstImage2,g_dstImage3;//存储图片的Mat类型
int g_nBoxFilterValue=3;  //方框滤波参数值
int g_nMeanBlurValue=3;  //均值滤波参数值
int g_nGaussianBlurValue=3;  //高斯滤波参数值

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//  描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//四个轨迹条的回调函数
static void on_BoxFilter(int, void *);      //均值滤波
static void on_MeanBlur(int, void *);       //均值滤波
static void on_GaussianBlur(int, void *);           //高斯滤波

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//  描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(   )
{
Mat a;

//改变console字体颜色
system("color 5F");

// 载入原图
g_srcImage = imread( "1.jpg", 1 );
if( !g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }

//克隆原图到三个Mat类型中
g_dstImage1 = g_srcImage.clone( );
g_dstImage2 = g_srcImage.clone( );
g_dstImage3 = g_srcImage.clone( );

//显示原图
namedWindow("【<0>原图窗口】", 1);
imshow("【<0>原图窗口】",g_srcImage);

//=================【<1>方框滤波】==================
//创建窗口
namedWindow("【<1>方框滤波】", 1);
//创建轨迹条
createTrackbar("内核值：", "【<1>方框滤波】",&g_nBoxFilterValue, 40,on_BoxFilter );
on_MeanBlur(g_nBoxFilterValue,0);
imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1);
//================================================

//=================【<2>均值滤波】==================
//创建窗口
namedWindow("【<2>均值滤波】", 1);
//创建轨迹条
createTrackbar("内核值：", "【<2>均值滤波】",&g_nMeanBlurValue, 40,on_MeanBlur );
on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue,0);
//================================================

//=================【<3>高斯滤波】=====================
//创建窗口
namedWindow("【<3>高斯滤波】", 1);
//创建轨迹条
createTrackbar("内核值：", "【<3>高斯滤波】",&g_nGaussianBlurValue, 40,on_GaussianBlur );
on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue,0);
//================================================

//输出一些帮助信息
cout<<endl<<"\t运行成功，请调整滚动条观察图像效果~\n\n"
<<"\t按下“q”键时，程序退出。\n";

//按下“q”键时，程序退出
while(char(waitKey(1)) != 'q') {}

return 0;
}

//-----------------------------【on_BoxFilter( )函数】------------------------------------
//  描述：方框滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_BoxFilter(int, void *)
{
//方框滤波操作
boxFilter( g_srcImage, g_dstImage1, -1,Size( g_nBoxFilterValue+1, g_nBoxFilterValue+1));
//显示窗口
imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1);
}

//-----------------------------【on_MeanBlur( )函数】------------------------------------
//  描述：均值滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_MeanBlur(int, void *)
{
//均值滤波操作
blur( g_srcImage, g_dstImage2, Size( g_nMeanBlurValue+1, g_nMeanBlurValue+1));
//显示窗口
imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2);
}

//-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
//  描述：高斯滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_GaussianBlur(int, void *)
{
//高斯滤波操作
GaussianBlur( g_srcImage, g_dstImage3, Size( g_nGaussianBlurValue*2+1, g_nGaussianBlurValue*2+1 ), 0, 0);
//显示窗口
imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3);
}