C++ opencv 快速中值滤波

以下是C++ OpenCV实现快速中值滤波的示例代码：

cv::Mat fastMedianFilter(const cv::Mat& src, int ksize = 3) {
    cv::Mat dst;
    cv::medianBlur(src, dst, ksize);
    return dst;
}

这段代码使用了OpenCV提供的`medianBlur`函数来实现中值滤波。`medianBlur`函数接受输入图像`src`和滤波窗口大小`ksize`作为参数，并返回滤波后的图像`dst`。

相关问题

opencv c++ 中值滤波

中值滤波是一种常见的图像处理方法，可以用于去除图像中的噪声。在OpenCV C++中，可以使用medianBlur函数来实现中值滤波。该函数的定义如下：

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize);

其中，src表示输入图像，dst表示输出图像，ksize表示滤波器的大小，必须是大于1的奇数。下面是一个使用medianBlur函数进行中值滤波的例子：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("lena.jpg");
    if (src.empty())
    {
        return -1;
    }

    Mat dst;
    medianBlur(src, dst, 5);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

该例子中，我们首先读入一张图像，然后使用medianBlur函数对其进行中值滤波，最后将原图和滤波后的图像分别显示出来。需要注意的是，该例子中的滤波器大小为5，如果需要使用其他大小的滤波器，只需要修改ksize的值即可。

opencv自适应中值滤波函数

C++ OpenCV中的自适应中值滤波函数是一种可以根据图像局部特征自适应地调整滤波器大小的滤波方法。它可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。

自适应中值滤波函数的原理是：对于图像中的每个像素点，根据其周围像素的灰度值大小，动态地调整滤波器的大小，以达到最佳的滤波效果。具体来说，自适应中值滤波函数会在一个局部窗口内寻找像素值的中值，然后将该中值作为当前像素的输出值。如果该中值不在预先设定的最小值和最大值之间，则会逐步扩大窗口大小，直到找到一个合适的中值为止。

在OpenCV中，自适应中值滤波函数的函数原型如下：

void cv::adaptiveMedianFilter(
    InputArray src,
    OutputArray dst,
    int max_kernel_size,
    int adaptive_method = ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
    int threshold_type = THRESH_BINARY,
    int block_size = 3,
    double param1 = 0
)

其中，参数`src`是输入图像，参数`dst`是输出图像，参数`max_kernel_size`是最大滤波器大小，参数`adaptive_method`是自适应方法，参数`threshold_type`是阈值类型，参数`block_size`是局部窗口大小，参数`param1`是自适应方法的参数。

需要注意的是，自适应中值滤波函数只能处理灰度图像，如果需要处理彩色图像，需要将其转换为灰度图像后再进行处理。