opencv里面的均值滤波是哪一个
时间: 2024-02-28 21:29:10 浏览: 66
在OpenCV中,均值滤波函数是cv2.blur()。该函数的原型如下:
```python
cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) → dst
```
其中,src是输入图像,ksize是卷积核的大小,dst是输出图像,anchor是锚点位置,borderType是边缘填充方式,默认为cv2.BORDER_DEFAULT。均值滤波可以用来平滑图像,去除噪声。
相关问题
opencv c++ 均值滤波
以下是使用OpenCV C++实现均值滤波的代码和步骤:
1. 导入OpenCV库
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
```
2. 读取图像
```cpp
Mat img = imread("image.jpg");
```
3. 进行均值滤波
```cpp
Mat dst;
blur(img, dst, Size(3, 3)); // 第三个参数是卷积核大小
```
4. 显示结果
```cpp
imshow("Mean Filter", dst);
waitKey(0);
```
完整代码如下:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("image.jpg");
Mat dst;
blur(img, dst, Size(3, 3));
imshow("Mean Filter", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
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。