opencv原始碼剖析詳見參考書160-165,待深入理解

常用濾波概念

影象濾波過程

1，方框濾波boxfilter（）

2，均值濾波blur（）

3，高斯濾波GassianBlur（）

綜合例項

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

//全域性變數宣告
Mat g_srcimage, g_dstimage1, g_dstimage2, g_dstimage3;
int g_nBoxFliterValue = 3
 
;//方框，均值，高斯濾波引數值
int g_nMeanBlurValue = 3;
int g_nGaussianBlurValue = 3;

//軌跡條的回撥函式
static void on_BoxFliter(int, void*);
static void on_MeanBlur(int, void*);
static void on_GaussianBlur(int, void*);

//主函式
int main()
{
    system("color5E");
    g_srcimage = imread("D://1.jpg", 1);
    if (!g_srcimage.data) { printf
 
("錯錯錯\n"); return false; }

    g_dstimage1 = g_srcimage.clone();
    g_dstimage2 = g_srcimage.clone();
    g_dstimage3 = g_srcimage.clone();

    //顯示原圖
    namedWindow("原圖視窗", 1);
    imshow("原圖視窗", g_srcimage);

    //1方框濾波
    namedWindow("方框濾波", 1);
    createTrackbar("核心值：","方框濾波",&g_nBoxFliterValue,40
 
,on_BoxFliter);
    on_BoxFliter(g_nBoxFliterValue, 0);


    //2均值濾波
    namedWindow("均值濾波", 1);
    createTrackbar("核心值：", "均值濾波", &g_nMeanBlurValue, 40, on_MeanBlur);
    on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue, 0);
    imshow("均值濾波", g_dstimage2);

    //3高斯濾波
    namedWindow("高斯濾波", 1);
    createTrackbar("核心值：", "高斯濾波", &g_nGaussianBlurValue, 40, on_GaussianBlur);
    on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0);
    imshow("高斯濾波", g_dstimage3);

    //輸出提示資訊
    cout << endl << "滑動滾動條觀察影象效果\n\n"
        << "按下q鍵退出";
    while (char(waitKey(1)) != 'q') {}
    return 0;



}
//BoxFliter,blur,GassianBlur函式定義
static void on_BoxFliter(int, void*)
{
    boxFilter(g_srcimage, g_dstimage1, -1, Size(g_nBoxFliterValue + 1, g_nBoxFliterValue + 1));
    imshow("方框濾波", g_dstimage1);//與上面的2，3，對比發現，只有將imshow函式置於此才能拖動滑動條改變核心值（2，3預設展示了濾波核心的初始值，無法隨滑動條改變而改變）
}
static void on_MeanBlur(int, void*)
{
    blur(g_srcimage, g_dstimage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1),Point(-1,-1));
}
static void on_GaussianBlur(int, void*)
{
    GaussianBlur(g_srcimage, g_dstimage3, Size(g_nGaussianBlurValue*2 + 1, g_nGaussianBlurValue*2+ 1),0,0);
}