opencv c++ 降噪

OpenCV提供了多种降噪方法，其中最常见的是使用高斯滤波和中值滤波。以下是使用这两种方法进行图像降噪的示例代码：

1. 高斯滤波：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not read the image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat blurred_img;
    GaussianBlur(img, blurred_img, Size(5, 5), 0, 0);

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Blurred Image", blurred_img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用`GaussianBlur()`函数来对图像进行高斯滤波。该函数需要输入原始图像、输出图像、卷积核大小和高斯核标准差等参数。

2. 中值滤波：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not read the image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat blurred_img;
    medianBlur(img, blurred_img, 5);

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Blurred Image", blurred_img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用`medianBlur()`函数来对图像进行中值滤波。该函数需要输入原始图像、输出图像和卷积核大小等参数。

这些函数都可以降低图像中的噪声，但是它们可能会模糊一些细节。因此，在选择使用哪种方法时应该根据具体情况进行评估。