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。

c++与OpenCV 中值滤波

### C++ OpenCV 实现中值滤波

在C++环境中使用OpenCV库实现中值滤波相对简单，主要依赖于`cv::medianBlur()`函数来完成操作。此方法接受输入图像以及指定的核大小作为参数，并返回经过处理后的平滑化图片[^1]。

对于希望深入理解具体工作流程的情况，可以参考如下简化版的手动实现方式：

#### 手动实现过程概览

考虑到边界效应的影响，在实际应用过程中通常会对原始图像做适当扩展以便更好地处理边缘区域。当采用固定尺寸窗口扫描整幅画面时，需确保从有效数据起点开始计算而非数组索引零位；同样地，终止位置也应调整至原图界限之内。针对每一个待处理像素点周围的邻域构建临时存储结构（如向量），随后对该集合执行排序并选取中间数值替代当前坐标处原有强度值[^5]。

下面是具体的代码实例用于说明上述概念：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat medianFilter(const Mat& src, int ksize){
    // 边界填充
    int border = (ksize - 1) / 2;
    Mat paddedImg;
    copyMakeBorder(src, paddedImg, border, border, border, border, BORDER_CONSTANT);

    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());

    for(int i=border; i<src.rows+border; ++i){
        for(int j=border; j<src.cols+border; ++j){
            vector<int> pixels;
            
            // 提取局部窗口内的所有像素值
            for(int u=-border; u<=border; ++u){
                for(int v=-border; v<=border; ++v){
                    pixels.push_back(paddedImg.at<uchar>(i+u,j+v));
                }
            }

            // 对提取出来的像素进行升序排列
            sort(begin(pixels), end(pixels));

            // 将中位数放置到输出矩阵对应位置上
            dst.at<uchar>(i-border,j-border)=pixels[pixels.size()/2];
        }
    }

    return dst;
}

int main(){
    string imgPath="path_to_your_image";
    Mat image = imread(imgPath);
    
    if(image.empty()){
        cout << "Could not open or find the image!" << endl;
        return -1;
    }

    imshow("Original Image",image);

    Mat result = medianFilter(image,3); // 使用3x3的卷积核
    
    imshow("Median Blurred Image",result);

    waitKey(0);
}

这段程序展示了如何通过自定义逻辑模拟标准API的行为效果。当然，在大多数情况下推荐直接调用官方提供的高效版本以获得更优性能表现[^3]。