一维高斯平滑 c 语言,opencv实现轮廓高斯滤波平滑

一维高斯平滑可以使用以下代码实现：

void GaussianSmooth_1D(float* data, int width, float sigma)
{
    int half_kernel_size = ceil(3 * sigma);
    int kernel_size = 2 * half_kernel_size + 1;
    float* kernel = (float*)malloc(kernel_size * sizeof(float));
    float sum = 0.0f;

    // 计算高斯核
    for (int i = 0; i < kernel_size; i++)
    {
        kernel[i] = exp(-(i - half_kernel_size) * (i - half_kernel_size) / (2 * sigma * sigma));
        sum += kernel[i];
    }

    // 归一化高斯核
    for (int i = 0; i < kernel_size; i++)
    {
        kernel[i] /= sum;
    }

    // 对每个点进行卷积
    for (int i = half_kernel_size; i < width - half_kernel_size; i++)
    {
        float sum = 0.0f;
        for (int j = -half_kernel_size; j <= half_kernel_size; j++)
        {
            sum += data[i + j] * kernel[j + half_kernel_size];
        }
        data[i] = sum;
    }

    free(kernel);
}

其中，`data` 是输入的一维数据，`width` 是数据的宽度，`sigma` 是高斯核的标准差。

对于 OpenCV 实现轮廓高斯滤波平滑，可以使用以下代码：

void ContourGaussianSmooth(cv::Mat& img, float sigma)
{
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 提取轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 对每个轮廓进行高斯平滑
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        std::vector<cv::Point>& contour = contours[i];

        // x 坐标进行高斯平滑
        float* x_data = new float[contour.size()];
        for (int j = 0; j < contour.size(); j++)
        {
            x_data[j] = contour[j].x;
        }
        GaussianSmooth_1D(x_data, contour.size(), sigma);
        for (int j = 0; j < contour.size(); j++)
        {
            contour[j].x = (int)round(x_data[j]);
        }
        delete[] x_data;

        // y 坐标进行高斯平滑
        float* y_data = new float[contour.size()];
        for (int j = 0; j < contour.size(); j++)
        {
            y_data[j] = contour[j].y;
        }
        GaussianSmooth_1D(y_data, contour.size(), sigma);
        for (int j = 0; j < contour.size(); j++)
        {
            contour[j].y = (int)round(y_data[j]);
        }
        delete[] y_data;
    }

    // 绘制轮廓
    cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}

其中，`img` 是输入的图像，`sigma` 是高斯核的标准差。这段代码先将输入图像转成灰度图像，并进行二值化，然后提取轮廓，对每个轮廓的 x 坐标和 y 坐标分别进行一维高斯平滑，最后将平滑后的轮廓绘制在原图上。