用opencv 重写 halcon 算子SmoothFunct1dGauss
时间: 2024-03-12 10:46:47 浏览: 15
以下是用OpenCV重写Halcon算子SmoothFunct1dGauss的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def smooth_funct_1d_gauss(input_array, window_size, std_dev):
# 创建高斯卷积核
kernel = cv2.getGaussianKernel(window_size, std_dev)
# 对输入数组进行卷积操作
output_array = cv2.filter2D(input_array, -1, kernel)
return output_array
```
在该函数中,我们首先使用`cv2.getGaussianKernel()`函数创建高斯卷积核。然后,我们使用OpenCV的`cv2.filter2D()`函数对输入数组进行卷积操作。最后,返回卷积后的结果。
需要注意的是,OpenCV的卷积操作默认使用反向卷积,与Halcon的正向卷积不同。如果需要与Halcon保持一致,可以将`cv2.filter2D()`函数的第三个参数改为`cv2.flip(kernel, -1)`,即进行正向卷积。
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用opencv 重写 halcon 算子SmoothFunct1dGauss(Mat Function, double Sigma, Mat& SmoothedFunction)
以下是用OpenCV重写Halcon算子SmoothFunct1dGauss(Mat Function, double Sigma, Mat& SmoothedFunction)的代码:
```c++
#include <opencv2/imgproc.hpp>
void smooth_funct_1d_gauss(const cv::Mat& input_array, double sigma, cv::Mat& output_array)
{
// 生成高斯核
int window_size = cv::saturate_cast<int>(3.0 * sigma * 2 + 1);
cv::Mat kernel = cv::getGaussianKernel(window_size, sigma, CV_32F);
// 沿x方向卷积
cv::sepFilter2D(input_array, output_array, -1, kernel, cv::Mat(), cv::BORDER_REPLICATE);
}
```
在该函数中,我们首先根据输入的标准差计算高斯核的大小,然后使用`cv::getGaussianKernel()`函数生成高斯核。接着,我们调用`cv::sepFilter2D()`函数对输入的一维数组进行高斯平滑卷积操作,其中`-1`表示输出数组和输入数组具有相同的数据类型,`cv::Mat()`表示不使用y方向的卷积核,`cv::BORDER_REPLICATE`表示在边缘处进行复制填充。
需要注意的是,由于OpenCV中的卷积操作默认使用反向卷积,与Halcon的正向卷积不同。如果需要与Halcon保持一致,可以使用`cv::flip()`函数将卷积核进行翻转。
用opencv 重写 halcon 算子 IntegrateFunct1d
好的,下面是一个使用 OpenCV 实现 Halcon 算子 IntegrateFunct1d 的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
Mat IntegrateFunct1d(const Mat &src, bool is_cumulative)
{
Mat result = Mat::zeros(src.size(), CV_32SC1);
Mat temp = Mat::zeros(src.size(), CV_32SC1);
for (int i = 0; i < src.cols; ++i) {
if (i == 0) {
result.at<int>(i) = src.at<uchar>(i);
} else {
if (is_cumulative) {
result.at<int>(i) = result.at<int>(i - 1) + src.at<uchar>(i);
} else {
result.at<int>(i) = temp.at<int>(i - 1) + src.at<uchar>(i);
}
}
temp.at<int>(i) = result.at<int>(i);
}
return result;
}
```
这个函数接受一个输入图像 src,以及一个布尔值 is_cumulative,表示是否要计算累积积分。函数返回一个积分数组,其中每个元素表示对应位置的积分值。
这个函数的实现方式比较简单,它使用了一个临时数组 temp 来存储中间结果。对于每个位置 i,如果 i=0,则将 src.at<uchar>(i) 赋值给 result.at<int>(i);否则,如果 is_cumulative 为 true,则将 result.at<int>(i - 1) + src.at<uchar>(i) 的结果赋值给 result.at<int>(i),否则将 temp.at<int>(i - 1) + src.at<uchar>(i) 的结果赋值给 result.at<int>(i)。最后更新 temp 数组,将 result.at<int>(i) 的值赋给 temp.at<int>(i)。这个过程中,所有的计算都使用了 OpenCV 中的矩阵操作函数,因此这个函数可以处理任何类型的输入图像,但输出图像必须是 32 位有符号整数型单通道图像。
需要注意的是,在实现过程中需要处理边界情况,即 i=0 时的特殊情况。此外,为了提高算法效率,可以考虑使用 OpenCV 中的积分图像技术,将算法复杂度从 O(n^2) 优化到 O(n)。