opencv中值滤波c

OpenCV中的中值滤波可以通过cv::medianBlur函数实现。该函数的原型如下：

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。需要注意的是，ksize必须是大于1的奇数。

以下是一个示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

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

    namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow("input", src);

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

    imshow("output", dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

相关问题

openCV 中值滤波

中值滤波是一种常用的图像处理技术，可以用于去除图像中的噪声。OpenCV也提供了中值滤波的函数。

在OpenCV中，中值滤波可以通过`medianBlur`函数来实现。该函数的原型如下：

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

其中，`src`是输入图像，`dst`是输出图像，`ksize`是滤波器的大小。`ksize`必须是大于1的奇数。滤波器的大小决定了中值滤波器覆盖的像素范围。

下面是一个示例代码，展示了如何使用中值滤波函数：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    if (src.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat dst;
    cv::medianBlur(src, dst, 5); // 使用5x5的中值滤波器

    cv::imshow("Input", src);
    cv::imshow("Output", dst);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们读取了一张彩色图像，然后对其进行中值滤波，并显示原始图像和滤波后的图像。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

python opencv 中值滤波

中值滤波是一种常见的图像滤波方法，在 OpenCV 中也提供了相关的函数进行处理。其主要思想是用像素点周围的像素值的中值来代替该像素值，从而达到去除噪声的效果。

在 OpenCV 中，中值滤波的函数为 cv2.medianBlur()，其语法如下：

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)

其中，src 表示输入的图像，ksize 表示中值滤波的卷积核大小，一般为奇数。

下面是一个简单的示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 中值滤波
dst = cv2.medianBlur(img, 5)

# 显示图像
cv2.imshow('src', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，使用了 lena.jpg 这张图像进行处理，经过中值滤波后得到了 dst 图像。可以看到，经过中值滤波后，图像中的噪点得到了很好的去除。