opencv图像平滑c++
时间: 2023-12-11 07:33:58 浏览: 32
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。
相关问题
opencv 图像浮雕C++
OpenCV中实现图像浮雕效果的一种方法是将原始图像转换为灰度图像,然后将像素值进行反转(即将255减去原始像素值),然后使用高斯模糊对图像进行平滑处理。接下来,将平滑后的图像与反转后的图像进行差异化处理,以创建浮雕效果。
下面是一个基于OpenCV的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
Mat image = imread("lena.jpg");
// 转换为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 反转像素值
Mat inverted;
subtract(Scalar::all(255), gray, inverted);
// 高斯滤波平滑处理
Mat smoothed;
GaussianBlur(inverted, smoothed, Size(5, 5), 0);
// 差异化处理
Mat embossed;
subtract(inverted, smoothed, embossed);
// 显示结果
imshow("Original", image);
imshow("Embossed", embossed);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在该代码示例中,我们首先读取了一个名为`lena.jpg`的图像。接下来,我们将其转换为灰度图像并反转像素值。然后,我们使用高斯模糊对反转的图像进行平滑处理。最后,我们将平滑后的图像与反转后的图像进行差异化处理,以创建浮雕效果。最后,我们将原始图像和浮雕图像显示在屏幕上,然后等待用户按下任意键以退出程序。
opencv图像增强c++
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了很多图像处理和计算机视觉的功能,包括图像增强。
图像增强是指对图像进行一系列处理,以改善图像的质量和可视性。常见的图像增强方法包括调整图像的亮度、对比度、色彩平衡、去噪等。
下面介绍几种常见的图像增强方法:
1. 直方图均衡化
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法,它通过调整图像的灰度级分布,使得图像的对比度增强。在OpenCV中可以使用equalizeHist()函数实现直方图均衡化。
2. 自适应直方图均衡化
自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法,它可以避免直方图均衡化带来的过度增强和失真问题。在OpenCV中可以使用CLAHE()函数实现自适应直方图均衡化。
3. 均值滤波
均值滤波是一种常见的图像平滑方法,它通过对图像像素周围的像素进行平均,减少图像中的噪声和不连续性。在OpenCV中可以使用blur()函数实现均值滤波。
4. 锐化
锐化是一种常见的图像增强方法,它通过增强图像中的高频信息来增强图像的边缘和细节。在OpenCV中可以使用filter2D()函数实现锐化。
以上是几种常见的图像增强方法,在实际应用中可以根据需要选择合适的方法进行增强处理。