c++视觉处理---高斯滤波

高斯滤波处理

高斯滤波是一种常用的平滑滤波方法，它使用高斯函数的权重来平滑图像。高斯滤波通常用于去除噪声并保留图像中的细节。在OpenCV中，可以使用cv::GaussianBlur()函数来应用高斯滤波。

以下是cv::GaussianBlur()函数的基本用法：

void cv::GaussianBlur(cv::InputArray src,     // 输入图像cv::OutputArray dst,    // 输出图像cv::Size ksize,         // 高斯滤波核的大小，通常为奇数double sigmaX,          // X方向的高斯标准差double sigmaY = 0,      // Y方向的高斯标准差（如果为0，则默认为与sigmaX相同）int borderType = cv::BORDER_DEFAULT  // 边界处理方式，默认为BORDER_DEFAULT
);

参数解释：

src: 输入图像。
dst: 输出图像，将平滑后的图像存储在这里。
ksize: 高斯滤波核的大小，通常是一个奇数，例如(3, 3)或(5, 5)。较大的核将导致更强烈的平滑效果。
sigmaX: X方向的高斯标准差，控制权重分布的宽度。较大的值将导致较强的平滑效果。
sigmaY: Y方向的高斯标准差，通常与sigmaX相同。如果设置为0（默认值），则与sigmaX相同。
borderType: 边界处理方式，控制在图像边界处如何处理滤波操作。通常使用默认值cv::BORDER_DEFAULT。

下面是一个示例代码，演示如何使用cv::GaussianBlur()函数应用高斯滤波：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg", cv::IMREAD_COLOR);if (image.empty()) {std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;return -1;}// 创建一个平滑后的图像副本cv::Mat smoothed_image;// 使用高斯滤波平滑图像cv::GaussianBlur(image, smoothed_image, cv::Size(5, 5), 1.5, 0);// 显示原始图像和平滑后的图像cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::namedWindow("Smoothed Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("Smoothed Image", smoothed_image);cv::waitKey(0);return 0;
}

在这里插入图片描述

使用相机本地实时处理高斯滤波

#include <opencv2/opencv.hpp>// 全局变量，用于存储滑动条的值
int kernelSize = 3;
int sigmaX = 1;// 回调函数，用于处理滑动条的值变化
void onTrackbar(int value, void* userdata) {// 从userdata中获取VideoCapture对象cv::VideoCapture* cap = static_cast<cv::VideoCapture*>(userdata);// 创建窗口cv::namedWindow("Live Camera Feed", cv::WINDOW_NORMAL);while (true) {cv::Mat frame;// 从相机中读取一帧图像*cap >> frame;if (frame.empty()) {std::cerr << "Failed to read frame from the camera!" << std::endl;break;}// 创建一个平滑后的图像副本cv::Mat smoothed_frame;// 使用高斯滤波平滑图像，核的大小和标准差由滑动条值决定cv::GaussianBlur(frame, smoothed_frame, cv::Size(kernelSize, kernelSize), sigmaX);// 显示实时摄像头图像和平滑后的图像cv::imshow("Live Camera Feed", frame);cv::imshow("Smoothed Frame", smoothed_frame);// 检查键盘输入，如果按下ESC键，退出循环char key = cv::waitKey(1);if (key == 27) // 27对应ESC键的ASCII码break;}
}int main() {// 打开本地相机（通常相机编号为0表示默认相机，如果有多个相机，则可能需要调整编号）cv::VideoCapture cap(0);if (!cap.isOpened()) {std::cerr << "Could not open the camera!" << std::endl;return -1;}// 创建窗口cv::namedWindow("Live Camera Feed", cv::WINDOW_NORMAL);// 创建滑动条cv::createTrackbar("Kernel Size", "Live Camera Feed", &kernelSize, 30, onTrackbar, &cap);cv::createTrackbar("Sigma X", "Live Camera Feed", &sigmaX, 10, onTrackbar, &cap);// 初始化一次滑动条回调函数以显示默认值onTrackbar(kernelSize, &cap);// 释放摄像头资源和关闭窗口cap.release();cv::destroyAllWindows();return 0;
}