• c++视觉---中值滤波处理


    中值滤波(Median Filter)是一种常用的非线性平滑滤波方法,用于去除图像中的噪声。它不像线性滤波(如均值滤波或高斯滤波)那样使用权重来计算平均值或加权平均值,而是选择滤波窗口内的像素值中的中间值作为输出像素的值。这使得中值滤波在去除椒盐噪声等噪声类型时非常有效。

    在OpenCV中,可以使用cv::medianBlur()函数来应用中值滤波。

    以下是cv::medianBlur()函数的基本用法:

    void cv::medianBlur(
        cv::InputArray src,    // 输入图像
        cv::OutputArray dst,   // 输出图像
        int ksize             // 滤波核的大小(通常为奇数)
    );
    
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    参数解释:

    • src: 输入图像。
    • dst: 输出图像,将平滑后的图像存储在这里。
    • ksize: 滤波核的大小,通常是一个奇数,例如3、5、7等。较大的核将导致更强烈的平滑效果。

    以下是一个示例代码,演示如何使用cv::medianBlur()函数应用中值滤波:

    #include 
    #include 
    
    int main() {
        // 读取图像
        cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    
        if (image.empty()) {
            std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;
            return -1;
        }
    
        // 创建一个平滑后的图像副本
        cv::Mat smoothed_image;
    
        // 使用中值滤波平滑图像,核的大小由ksize参数决定
        cv::medianBlur(image, smoothed_image, 3); // 使用3x3的中值滤波器
    
        // 显示原始图像和平滑后的图像
        cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_NORMAL);
        cv::namedWindow("Smoothed Image", cv::WINDOW_NORMAL);
    
        cv::imshow("Original Image", image);
        cv::imshow("Smoothed Image", smoothed_image);
    
        cv::waitKey(0);
    
        return 0;
    }
    
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    在这里插入图片描述

    相机实时中值滤波处理

    #include 
    
    // 全局变量,用于存储滑动条的值
    int kernelSize = 3;
    
    // 回调函数,用于处理滑动条的值变化
    void onTrackbar(int value, void* userdata) {
        // 从userdata中获取VideoCapture对象
        cv::VideoCapture* cap = static_cast<cv::VideoCapture*>(userdata);
    
        // 创建窗口
        cv::namedWindow("Live Camera Feed", cv::WINDOW_NORMAL);
    
        while (true) {
            cv::Mat frame;
    
            // 从相机中读取一帧图像
            *cap >> frame;
    
            if (frame.empty()) {
                std::cerr << "Failed to read frame from the camera!" << std::endl;
                break;
            }
    
            // 创建一个平滑后的图像副本
            cv::Mat smoothed_frame;
    
            // 使用中值滤波平滑图像,核的大小由滑动条值决定
            cv::medianBlur(frame, smoothed_frame, kernelSize);
    
            // 显示实时摄像头图像和平滑后的图像
            cv::imshow("Live Camera Feed", frame);
            cv::imshow("Smoothed Frame", smoothed_frame);
    
            // 检查键盘输入,如果按下ESC键,退出循环
            char key = cv::waitKey(1);
            if (key == 27) // 27对应ESC键的ASCII码
                break;
        }
    }
    
    int main() {
        // 打开本地相机(通常相机编号为0表示默认相机,如果有多个相机,则可能需要调整编号)
        cv::VideoCapture cap(0);
    
        if (!cap.isOpened()) {
            std::cerr << "Could not open the camera!" << std::endl;
            return -1;
        }
    
        // 创建窗口
        cv::namedWindow("Live Camera Feed", cv::WINDOW_NORMAL);
    
        // 创建滑动条
        cv::createTrackbar("Kernel Size", "Live Camera Feed", &kernelSize, 30, onTrackbar, &cap);
    
        // 初始化一次滑动条回调函数以显示默认值
        onTrackbar(kernelSize, &cap);
    
        // 释放摄像头资源和关闭窗口
        cap.release();
        cv::destroyAllWindows();
    
        return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_46107892/article/details/133706434