c++版opencv如何对图像进行高斯滤波?给出例程

时间: 2023-08-10 11:09:40 浏览: 57
C++版OpenCV对图像进行高斯滤波可以使用函数cv::GaussianBlur()。 以下是一个对图像进行高斯滤波的例程: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读取图片 Mat src = imread("test.jpg"); // 判断图片是否读取成功 if (src.empty()) { cout << "图片读取失败!" << endl; return -1; } // 高斯滤波 Mat dst; GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0); // 显示原图和处理后的图像 imshow("原图", src); imshow("高斯滤波后的图像", dst); waitKey(); return 0; } ``` 在这个例程中,我们使用了cv::GaussianBlur()函数对读取的图片进行了高斯滤波,并将处理后的图像显示出来。其中,Size(3, 3)表示高斯核的大小,0表示在x和y方向上的标准差,也可以自己指定。
相关问题

opencv中如何对图像进行高斯滤波

在 OpenCV 中,可以使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数对图像进行高斯滤波。该函数具有以下语法: ```python cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) → dst ``` 其中,参数含义如下: - `src`:输入图像,可以是单通道或多通道图像,数据类型为 `uint8`、`float32` 或 `float64`。 - `ksize`:高斯核的大小,通常为正奇数。如果 `ksize` 为 (w,h),则表示高斯核的大小为 w x h。 - `sigmaX`:高斯核在 X 方向上的标准差。 - `dst`:输出图像,与输入图像大小和通道数相同,数据类型为与输入图像相同。 - `sigmaY`:高斯核在 Y 方向上的标准差,如果未指定则默认与 `sigmaX` 相同。 - `borderType`:像素填充方式,默认为 `cv2.BORDER_DEFAULT`。 以下是一个简单的例子,展示了如何使用 `cv2.GaussianBlur()` 对图像进行高斯滤波: ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 对图像进行高斯滤波 img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示原始图像和滤波后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Blurred Image', img_blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中,我们使用 `cv2.imread()` 函数读取了一张图像,然后使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数对其进行高斯滤波,得到了一个模糊的图像。最后,我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示了原始图像和滤波后的图像。

对图像进行高斯滤波处理,opencv中有代码实现吗

是的,OpenCV提供了高斯滤波函数`cv::GaussianBlur()`来实现图像的高斯滤波处理。以下是使用OpenCV进行高斯滤波处理的示例代码: ```cpp cv::Mat src_img = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像 cv::Mat dst_img; cv::GaussianBlur(src_img, dst_img, cv::Size(5, 5), 0, 0); // 进行高斯滤波 cv::imshow("src image", src_img); // 显示原图像 cv::imshow("dst image", dst_img); // 显示处理后的图像 cv::waitKey(0); // 等待按键 ``` 在上述代码中,`cv::imread()`函数用于读取图像文件,`cv::GaussianBlur()`函数用于进行高斯滤波处理,`cv::imshow()`函数用于显示图像,`cv::waitKey()`函数用于等待按键。需要注意的是,`cv::GaussianBlur()`函数中的参数`cv::Size(5, 5)`表示高斯核的大小,参数`0`表示在x和y方向上的标准差,如果为0,则根据核大小自动计算标准差。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

opencv实现轮廓高斯滤波平滑

主要为大家详细介绍了opencv实现轮廓高斯滤波平滑,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

主要介绍了opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

opencv+python实现均值滤波

主要为大家详细介绍了opencv+python实现均值滤波,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

opencv3/C++图像边缘提取方式

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++图像边缘提取方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python opencv对图像进行旋转且不裁剪图片的实现方法

今天小编就为大家分享一篇python opencv对图像进行旋转且不裁剪图片的实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。