opencv线性滤波非线性滤波均值高斯中值双边(VS2015+OpenCV3.4.9)

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OpenCV图像滤波,线性滤波和非线性滤波,方框/均值/高斯/中值/双边等算法实现 开发所用IDE版本:Visual Studio 2015 开发所用OpenCV版本:3.4.9 开发语言C++
opencv线性滤波非线性滤波均值高斯中值双边.zip
内容介绍
//-----------------------------------【程序说明】---------------------------------------------- // 程序名称::《【OpenCV入门教程之九】非线性滤波专场:中值滤波、双边滤波 》 博文配套源码 // 开发所用IDE版本:Visual Studio 2015 // 开发所用OpenCV版本: 3.4.9 // 2014年4月8日 Create by 浅墨 //------------------------------------------------------------------------------------------------ //-----------------------------------【头文件包含部分】--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文件 //---------------------------------------------------------------------------------------------- #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> //-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------- // 描述:包含程序所使用的命名空间 //----------------------------------------------------------------------------------------------- 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, g_dstImage4, g_dstImage5; int g_nBoxFilterValue = 6; //方框滤波内核值 int g_nMeanBlurValue = 10; //均值滤波内核值 int g_nGaussianBlurValue = 6; //高斯滤波内核值 int g_nMedianBlurValue = 10; //中值滤波参数值 int g_nBilateralFilterValue = 10; //双边滤波参数值 //-----------------------------------【全局函数声明部分】-------------------------------------- // 描述:全局函数声明 //----------------------------------------------------------------------------------------------- //轨迹条回调函数 static void on_BoxFilter(int, void *); //方框滤波 static void on_MeanBlur(int, void *); //均值块滤波器 static void on_GaussianBlur(int, void *); //高斯滤波器 static void on_MedianBlur(int, void *); //中值滤波器 static void on_BilateralFilter(int, void*); //双边滤波器 //-----------------------------------【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() { system("color 5E"); //载入原图 g_srcImage = imread("..//image//ship03.jpg", 1); if (!g_srcImage.data) { printf("Oh,no,读取srcImage错误~!\n"); return false; } //克隆原图到四个Mat类型中 g_dstImage1 = g_srcImage.clone(); g_dstImage2 = g_srcImage.clone(); g_dstImage3 = g_srcImage.clone(); g_dstImage4 = g_srcImage.clone(); g_dstImage5 = 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, 50, on_BoxFilter); on_BoxFilter(g_nBoxFilterValue, 0); //===================================================== //=================【<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, 50, 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, 50, on_GaussianBlur); on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0); //======================================================= //=================【<4>中值滤波】=========================== //创建窗口 namedWindow("【<4>中值滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("参数值:", "【<4>中值滤波】", &g_nMedianBlurValue, 50, on_MedianBlur); on_MedianBlur(g_nMedianBlurValue, 0); //======================================================= //=================【<5>双边滤波】=========================== //创建窗口 namedWindow("【<5>双边滤波】", 1); //创建轨迹条 createTrackbar("参数值:", "【<5>双边滤波】", &g_nBilateralFilterValue, 50, on_BilateralFilter); on_BilateralFilter(g_nBilateralFilterValue, 0); //======================================================= //输出一些帮助信息 cout << endl << "\t嗯。好了,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" << "\n\n\t\t\t\tby浅墨"; 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 *) { blur(g_srcImage, g_dstImage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1), Point(-1, -1)); imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2); } //-----------------------------【on_GaussianBlur( )函数】------------------------------------ // 描述:高斯滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_GaussianBlur(int, void *) { GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0); imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3); } //-----------------------------【on_MedianBlur( )函数】------------------------------------ // 描述:中值滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_MedianBlur(int, void *) { medianBlur(g_srcImage, g_dstImage4, g_nMedianBlurValue * 2 + 1); imshow("【<4>中值滤波】", g_dstImage4); } //-----------------------------【on_BilateralFilter( )函数】------------------------------------ // 描述:双边滤波操作的回调函数 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_BilateralFilter(int, void *) { bilateralFilter(g_srcImage, g_dstImage5, g_nBilateralFilterValue, g_nBilateralFilterValue * 2, g_nBilateralFilterValue / 2); imshow("【<5>双边滤波】", g_dstImage5); }
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