opencv均值滤波算法代码 c++

下面是使用OpenCV库实现均值滤波的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "could not load image..." << endl;
        return -1;
    }
    imshow("input", src);

    Mat dst;
    blur(src, dst, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    imshow("blur", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，`blur()`函数是OpenCV中实现均值滤波的函数，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像，第三个参数是滤波核的大小，第四个参数是锚点的位置，如果为负数，则表示核中心为锚点。

相关问题

opencv均值滤波c++

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。均值滤波是一种常用的图像平滑滤波方法，它通过将像素点周围邻域内的像素值取平均来实现。

在OpenCV中，可以使用cv::blur函数来进行均值滤波。以下是使用C++实现均值滤波的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 定义滤波后的图像
    cv::Mat filteredImage;

    // 进行均值滤波
    cv::blur(image, filteredImage, cv::Size(5, 5));

    // 显示原始图像和滤波后的图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Filtered Image", filteredImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，cv::blur函数接受三个参数：输入图像、输出图像和滤波核大小。滤波核大小决定了邻域的大小，这里使用了一个5x5的滤波核。

opencv c++均值滤波

OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理算法和工具。均值滤波是OpenCV中常用的一种滤波方法，可以有效地去除图像中的噪声。

均值滤波是指用局部区域内像素值的平均值来代替该区域内每个像素值的方法。在OpenCV中，使用cv::blur函数实现均值滤波。它的函数原型如下：

void cv::blur(
    InputArray 	src, //输入图像
    OutputArray 	dst, //输出图像
    Size 	ksize, //核大小
    Point 	anchor = Point(-1,-1), //锚点位置
    int 	borderType = BORDER_DEFAULT //边界类型
)

其中，参数ksize是指核的大小，anchor是锚点位置，用于指定卷积核中心位置，默认为(-1,-1)表示核的中心点。borderType是指边界扩充方式，默认为BORDER_DEFAULT。关于边界扩充方式，可以参考OpenCV文档中的说明。