C++ OPENCV 平滑
时间: 2023-11-14 13:06:57 浏览: 33
可以使用 OpenCV 中的平滑函数来对图像进行平滑操作,常用的平滑函数包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。以高斯滤波为例,可以使用以下代码实现:
```
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
```
其中,第一个参数是输入图像,第二个参数是卷积核大小,第三个参数是标准差,也可以设置为0表示自动计算。
相关问题
opencv图像平滑c++
以下是使用OpenCV中的medianBlur()函数进行图像平滑的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "Could not load image!" << endl;
return -1;
}
Mat dst;
medianBlur(src, dst, 5); // 中值滤波,核大小为5x5
imshow("Source Image", src);
imshow("Smoothed Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
上述代码中,我们首先读取了一张名为“test.jpg”的图像,然后使用medianBlur()函数对其进行中值滤波,核大小为5x5。最后将原图和处理后的图像分别显示出来。
c++opencv缺陷
根据提供的引用内容,以下是C++ OpenCV实现复杂划痕背景下检测缺陷的方法:
1. 检测步骤:
- 预处理图像,例如使用高斯滤波进行平滑处理。
- 使用阈值分割方法将图像转换为二值图像。
- 对二值图像进行形态学操作,例如腐蚀和膨胀,以去除噪声和填充缺陷。
- 使用轮廓检测方法找到图像中的缺陷轮廓。
- 根据缺陷轮廓的特征,例如面积、周长等,进行缺陷分类和筛选。
2. C++ OpenCV实现方法:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 预处理
GaussianBlur(image, image, Size(3, 3), 0);
// 二值化
Mat binary;
threshold(image, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
// 形态学操作
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, kernel);
// 轮廓检测
std::vector<std::vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 缺陷分类和筛选
for (const auto& contour : contours)
{
double area = contourArea(contour);
double perimeter = arcLength(contour, true);
// 根据缺陷特征进行判断和处理
// ...
}
return 0;
}
```