c++使用opencv中值滤波的函数

"请问如何在C语言中使用OpenCV的中值滤波函数？"

可以使用以下代码进行调用：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("your_image.jpg");
    Mat dst;
    medianBlur(src, dst, 5);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，medianBlur函数的第一个参数为输入图像，第二个参数为输出图像，第三个参数为核的大小，也就是中值滤波窗口的大小。

相关问题

opencv中值滤波c++

在 OpenCV 中进行中值滤波可以使用 `cv::medianBlur` 函数。以下是一个简单的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.jpg");
    cv::Mat median_filtered;
    cv::medianBlur(image, median_filtered, 5); // 5 为卷积核大小，必须为奇数
    cv::imshow("Original image", image);
    cv::imshow("Median filtered image", median_filtered);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在代码中，我们首先使用 `cv::imread` 函数读取一个图像。然后，我们调用 `cv::medianBlur` 函数对图像进行中值滤波，该函数需要三个参数：输入图像、输出图像和卷积核大小。卷积核大小必须是一个正奇数，例如 3、5、7 等。最后，我们使用 `cv::imshow` 函数显示原始图像和中值滤波后的图像，并调用 `cv::waitKey` 等待用户按下任意键后关闭窗口。

c++与OpenCV 中值滤波

### C++ OpenCV 实现中值滤波

在C++环境中使用OpenCV库实现中值滤波相对简单，主要依赖于`cv::medianBlur()`函数来完成操作。此方法接受输入图像以及指定的核大小作为参数，并返回经过处理后的平滑化图片[^1]。

对于希望深入理解具体工作流程的情况，可以参考如下简化版的手动实现方式：

#### 手动实现过程概览

考虑到边界效应的影响，在实际应用过程中通常会对原始图像做适当扩展以便更好地处理边缘区域。当采用固定尺寸窗口扫描整幅画面时，需确保从有效数据起点开始计算而非数组索引零位；同样地，终止位置也应调整至原图界限之内。针对每一个待处理像素点周围的邻域构建临时存储结构（如向量），随后对该集合执行排序并选取中间数值替代当前坐标处原有强度值[^5]。

下面是具体的代码实例用于说明上述概念：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat medianFilter(const Mat& src, int ksize){
    // 边界填充
    int border = (ksize - 1) / 2;
    Mat paddedImg;
    copyMakeBorder(src, paddedImg, border, border, border, border, BORDER_CONSTANT);

    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());

    for(int i=border; i<src.rows+border; ++i){
        for(int j=border; j<src.cols+border; ++j){
            vector<int> pixels;
            
            // 提取局部窗口内的所有像素值
            for(int u=-border; u<=border; ++u){
                for(int v=-border; v<=border; ++v){
                    pixels.push_back(paddedImg.at<uchar>(i+u,j+v));
                }
            }

            // 对提取出来的像素进行升序排列
            sort(begin(pixels), end(pixels));

            // 将中位数放置到输出矩阵对应位置上
            dst.at<uchar>(i-border,j-border)=pixels[pixels.size()/2];
        }
    }

    return dst;
}

int main(){
    string imgPath="path_to_your_image";
    Mat image = imread(imgPath);
    
    if(image.empty()){
        cout << "Could not open or find the image!" << endl;
        return -1;
    }

    imshow("Original Image",image);

    Mat result = medianFilter(image,3); // 使用3x3的卷积核
    
    imshow("Median Blurred Image",result);

    waitKey(0);
}

这段程序展示了如何通过自定义逻辑模拟标准API的行为效果。当然，在大多数情况下推荐直接调用官方提供的高效版本以获得更优性能表现[^3]。