opencv的均值滤波算子直接用

cv2.blur()函数即可实现。该函数的参数包括输入图像、卷积核大小以及可选的锚点位置等。例如，以下代码演示如何使用均值滤波进行模糊处理：

import cv2

img = cv2.imread('input.jpg')
blur_img = cv2.blur(img, (3, 3))

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blur Image', blur_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，(3, 3)表示卷积核的大小为3x3。你也可以尝试不同大小的卷积核，以获得不同程度的模糊效果。

相关问题

opencv 实现halcon 算子 DistanceFunct1d

Halcon中的DistanceFunct1d算子是用于对一维数据进行距离变换的算子。OpenCV中没有对应的算子，但可以使用滤波器和数学运算实现类似的功能。

具体实现步骤如下：

1. 定义一维数据的Mat对象，数据类型为CV_64FC1（即64位浮点型，通道数为1）。

cv::Mat src = ...; // 一维数据的Mat对象
src.convertTo(src, CV_64FC1); // 转换为CV_64FC1类型

2. 使用boxFilter函数进行滑动窗口平均滤波，以计算每个点的局部均值。

cv::Mat mean;
int ksize = 3; // 窗口大小，这里取为3
cv::boxFilter(src, mean, CV_64FC1, cv::Size(ksize, 1));

3. 计算每个点与其局部均值的差值。

cv::Mat diff;
cv::subtract(src, mean, diff);

4. 计算每个点与其局部均值的绝对值。

cv::Mat abs_diff;
cv::absdiff(src, mean, abs_diff);

5. 使用boxFilter函数进行滑动窗口平均滤波，以计算每个点的局部绝对值的均值。

cv::Mat mean_abs_diff;
cv::boxFilter(abs_diff, mean_abs_diff, CV_64FC1, cv::Size(ksize, 1));

6. 计算每个点的局部均值与局部绝对值的均值之差。

cv::Mat dist;
cv::subtract(mean, mean_abs_diff, dist);

7. dist中的每个像素值即为一维数据在对应位置的距离变换值。

需要注意的是，由于OpenCV中的boxFilter函数对于边界的处理与Halcon中的DistanceFunct1d算子不同，因此在边缘处的结果可能存在差异。如果需要实现与Halcon中的DistanceFunct1d算子完全相同的效果，可以使用自定义函数实现滑动窗口平均滤波。