濾波處理分為兩大類：線性濾波和非線性濾波。OpenCV里有這些濾波的函數，使用起來非常方便，現在簡單介紹其使用方法。

線性濾波：方框濾波、均值濾波、高斯濾波

方框濾波

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main() {Mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始圖", img);Mat out;boxFilter(img, out, -1, Size(5, 5));//-1指原圖深度imshow("方框濾波", out);waitKey(0);}

均值濾波
均值濾波就是方框濾波的一個特殊情況。
均值濾波的缺點就是不能很好地保護細節，在圖像去燥的同時也破壞了圖像的而細節部分，從而使圖像變得模糊，不能很好的去除噪點。

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main() {Mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始圖", img);Mat out;blur(img, out,Size(5, 5));//-1指原圖深度imshow("均值濾波", out);waitKey(0);}

高斯濾波
高斯濾波，可以消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程。

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main() {Mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始圖", img);Mat out;GaussianBlur(img, out, Size(3, 3), 0, 0);imshow("高斯濾波", out);waitKey(0);}

從效果看出，高斯濾波的而模糊感明顯降低

非線性濾波：中值濾波、雙邊濾波

中值濾波

基本思想就是用像素點的領域灰度的中值來代替該像素點的灰度值，該方法在去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲的同時又能保留圖像的細節（不會出現邊緣模糊的情況）。

中值濾波跟均值濾波的思想看起來很相似，只是一個取平均值，一個取中位數而已

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;//中值濾波 int main() {Mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始圖", img);Mat out;medianBlur(img, out, 7);//第三個參數表示孔徑的線性尺寸，它的值必須是大于1的奇數imshow("中值濾波", out);waitKey(0);}

現在說說中值濾波與均值濾波的比較：均值濾波中噪聲成分會被加入到平均計算，所以輸出是受到噪聲的影響的。但是中值濾波中，由于噪聲成分很難選上，所以基本不影響輸出。當然好的性能也需要付出一點代價的，中值濾波花費的時間是均值濾波的5倍以上。

中值濾波一般采用奇數的卷積核。

中值濾波對一些細節多（特別是細、尖頂的）的圖像不太適合。

雙邊濾波

雙邊濾波的最大特點就是做邊緣保存。

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;//雙邊濾波 int main() {Mat img = imread("lol4.jpg");imshow("原始圖", img);Mat out;bilateralFilter(img, out, 25, 25 * 2, 25 / 2);imshow("雙邊濾波", out);waitKey(0);}

效果圖看來，雙邊濾波是所有濾波中最清晰的。

轉載于:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6873188.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV探索之路（三）：滤波操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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