利用OpenCV4.9制作自己的线性滤波器!

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目标

在本教程中,您将学习如何:

  • 使用 OpenCV 函数 filter2D()建您自己的线性过滤器。

理论

注意:

下面的解释属于 Bradski 和 Kaehler 的 Learning OpenCV 一书。

相关

从非常一般的意义上讲,关联是图像的每个部分与运算符(内核)之间的操作。

什么是内核?

内核本质上是一个固定大小的数值系数数组,以及该数组中的锚点,该锚点通常位于中心。

与内核的关联是如何工作的?

假设您想知道图像中特定位置的结果值。相关性的值按以下方式计算:

  1. 将内核锚点放在确定的像素上,内核的其余部分覆盖图像中相应的局部像素。
  2. 将核系数乘以相应的图像像素值,然后对结果求和。
  3. 将结果放置在输入图像中锚点的位置。
  4. 通过扫描整个图像上的内核,对所有像素重复该过程。

以等式的形式表示上述过程,我们将得到:

幸运的是,OpenCV 为您提供了 filter2D()函数,因此您不必编写所有这些操作。

这个程序是做什么的?

  • 加载图像
  • 执行规范化的框筛选器。例如,对于大小为 (size = 3) 的内核,内核为:

该程序将对大小为 3、5、7、9 和 11 的内核执行过滤器操作。

  • 筛选器输出(包括每个内核)将在 500 毫秒内显示

代码:

C++

教程代码如下行所示。

您也可以从这里下载

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"using namespace cv;int main ( int argc, char** argv )
{// Declare variablesMat src, dst;Mat kernel;Point anchor;double delta;int ddepth;int kernel_size;const char* window_name = "filter2D Demo";const char* imageName = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";// Loads an imagesrc = imread( samples::findFile( imageName ), IMREAD_COLOR ); // Load an imageif( src.empty() ){printf(" Error opening image\n");printf(" Program Arguments: [image_name -- default lena.jpg] \n");return EXIT_FAILURE;}// Initialize arguments for the filteranchor = Point( -1, -1 );delta = 0;ddepth = -1;// Loop - Will filter the image with different kernel sizes each 0.5 secondsint ind = 0;for(;;){// Update kernel size for a normalized box filterkernel_size = 3 + 2*( ind%5 );kernel = Mat::ones( kernel_size, kernel_size, CV_32F )/ (float)(kernel_size*kernel_size);// Apply filterfilter2D(src, dst, ddepth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );imshow( window_name, dst );char c = (char)waitKey(500);// Press 'ESC' to exit the programif( c == 27 ){ break; }ind++;}return EXIT_SUCCESS;
}

解释

C++

加载图像

 const char* imageName = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";// Loads an imagesrc = imread( samples::findFile( imageName ), IMREAD_COLOR ); // Load an imageif( src.empty() ){printf(" Error opening image\n");printf(" Program Arguments: [image_name -- default lena.jpg] \n");return EXIT_FAILURE;}

初始化参数

 // Initialize arguments for the filteranchor = Point( -1, -1 );delta = 0;ddepth = -1;

循环

执行无限循环,更新内核大小,并将线性滤波器应用于输入图像。让我们更详细地分析一下:

  • 首先,我们定义过滤器将使用的内核。在这里:
 // Update kernel size for a normalized box filterkernel_size = 3 + 2*( ind%5 );kernel = Mat::ones( kernel_size, kernel_size, CV_32F )/ (float)(kernel_size*kernel_size);

第一行是将kernel_size更新为以下范围内的奇数值:[3,11]。第二行实际上是通过将其值设置为填充1's 的矩阵并通过将其除以元素数对其进行归一化来构建内核的。

  • 设置完内核后,我们可以使用函数 filter2D()生成过滤器:
 // Apply filterfilter2D(src, dst, ddepth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
  • 参数表示:
    • src:源图片
    • dst:目标图像
    • ddepthdst 的深度。负值(如 \(-1\))表示深度与源相同。
    • kernel:要通过图像扫描的内核
    • anchor:锚点相对于其内核的位置。位置 Point(-1, -1) 默认表示中心。
    • delta:在关联期间要添加到每个像素的值。默认情况下,它是 \(0\)
    • BORDER_DEFAULT:我们默认允许此值(以下教程中的更多详细信息)
  • 我们的程序将实现一个 while 循环,每 500 毫秒,我们过滤器的内核大小将在指示的范围内更新。

结果

  1. 编译上面的代码后,您可以执行它,并给出图像的路径作为参数。结果应为显示被归一化滤镜模糊的图像的窗口。每 0.5 秒,内核大小就会发生变化,如下面的一系列快照所示:

参考文献:

1:《Making your own linear filters!》---- Ana Huamán


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