c/c++语言开发共享C++实现OpenCV方框滤波的代码

  #include <iostream>  #include <opencv2opencv.hpp>    using namespace cv;  using namespace std;    int main()  {  	//---------------------------用于方框滤波的图像--------------------  	mat img = imread("1.jpg");   	if (img.empty())  	{  		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;  		return -1;  	}  	  	//将cv_8u类型转换成cv_32f类型，避免计算后的数据过大  	mat equalimg_32f;  	img.convertto(equalimg_32f, cv_32f, 1.0 / 255);  	mat resultnorm, result, equalimg_32fsqr;  	//--------------------------方框滤波boxfilter----------------------  	boxfilter(img, resultnorm, -1, size(3, 3), point(-1, -1), true);  // 进行归一化，则为均值滤波  	boxfilter(img, result, -1, size(3, 3), point(-1, -1), false);     // 不进行归一化  	//----------------------方框滤波sqrboxfilter()---------------------  	//对每个像素数值的平方求和/求均值  	sqrboxfilter(equalimg_32f, equalimg_32fsqr, -1, size(3, 3), point(-1, -1), true, border_constant);  	//-------------------------显示处理结果----------------------------  	imshow("原始图像", img);  	imshow("归一化", resultnorm);  	imshow("不归一化", result);  	imshow("平方和求均值", equalimg_32fsqr);  	waitkey(0);  	return 0;  }  

  import cv2  import matplotlib.pyplot as plt    # 读取图片  img = cv2.imread('1.jpg')  # bgr转为rgb，方便plot函数显示  source = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2rgb)  # 方框滤波，true表示归一化，则效果与均值滤波相同。  result = cv2.boxfilter(source, -1, (5, 5), normalize=false)  # sqrboxfilter实现对每个像素值的平方求和  # result1 = cv2.sqrboxfilter(source, -1, (5, 5), normalize=true)  # 显示图形  titles = ['source image', 'boxfilter image']  images = [source, result]  for i in range(2):      plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')      plt.title(titles[i])      plt.xticks([]), plt.yticks([])  plt.show()