c++ opencv去斑点

在C++中使用OpenCV处理图像去斑点通常涉及到图像处理算法，特别是针对噪声的去除。最常见的去斑点方法包括：

1. **高斯滤波**：通过应用高斯核对图像进行平滑处理，可以有效减少斑点的影响。OpenCV的`cv::GaussianBlur()`函数就是用于这个目的。

Mat src, dst;
cv::GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0); // 5x5的高斯核，sigma设置为0自动计算

2. **中值滤波**：适用于椒盐噪声，它保留像素周围的中间值作为新像素值，可以很好地抵抗椒盐噪声，OpenCV有`cv::medianBlur()`函数。

cv::medianBlur(src, dst, 3); // 对3x3窗口内的像素取中值

3. **非局部均值滤波**：这是一种高级技术，利用像素间的空间相关性进行降噪，OpenCV提供`cv::fastNlMeansDenoisingColored()`函数。

cv::FastNlMeansDenoisingColored(src, dst, None, 10, 7, 21); // 参数解释见官方文档

4. **自适应阈值分割**：如果斑点表现为明显的黑白二值化噪声，可以先进行阈值处理，然后使用`cv::adaptiveThreshold()`。

Mat thresh;
cv:: adaptiveThreshold(src, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

完成上述步骤后，你可以查看`dst`矩阵，其中斑点应该已经被显著减少或移除。