opencv3/C++图像滤波实现方式分享！

图像滤波在opencv中可以有多种实现形式

自定义滤波

如使用3×3的掩模：

对图像进行处理.

使用函数filter2D()实现

  #include<opencv2/opencv.hpp>  using namespace cv;    int main()  {   //函数调用filter2D功能   Mat src,dst;   src = imread("E:/image/image/daibola.jpg");   if(!src.data)   {    printf("can not load image n");    return -1;   }   namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("input", src);   src.copyTo(dst);   Mat kernel = (Mat_<int>(3,3)<<1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1);   double t = (double)getTickCount();   filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);   std::cout<<((double)getTickCount()-t)/getTickFrequency()<<std::endl;   namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("output", dst);   printf("%d",src.channels());   waitKey();   return 0;  }

通过像素点操作实现

  #include<opencv2/opencv.hpp>  using namespace cv;  int main()  {   Mat src, dst;   src = imread("E:/image/image/daibola.jpg");   CV_Assert(src.depth() == CV_8U);   if(!src.data)   {    printf("can not load image n");    return -1;   }   namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("input",src);   src.copyTo(dst);   for(int row = 1; row<(src.rows - 1); row++)   {    const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);    const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);    const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);    uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);    for(int col = src.channels(); col < (src.cols - 1)*src.channels(); col++)    {     *output = saturate_cast<uchar>(1 * current[col] + previous[col] - next[col] + current[col - src.channels()] - current[col + src.channels()]);     output++;    }   }   namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("output",dst);   waitKey();   return 0;  }

特定形式滤波

常用的有：

blur(src,dst,Size(5,5));均值滤波

GaussianBlur(src,dst,Size(5,5),11,11);高斯滤波

medianBlur(src,dst,5);中值滤波（应对椒盐噪声）

bilateralFilter(src,dst,2,0.5,2,4);双边滤波（保留边缘）

  #include<opencv2/opencv.hpp>  using namespace cv;    int main()  {   Mat src, dst;   src = imread("E:/image/image/daibola.jpg");   CV_Assert(src.depth() == CV_8U);   if(!src.data)   {    printf("can not load image n");    return -1;   }   namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("input",src);   src.copyTo(dst);   //均值滤波   blur(src,dst,Size(5,5));   //中值滤波   //medianBlur(src,dst,5);     namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("output",dst);     waitKey();   return 0;  }

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