均值滤波代码opencv

在OpenCV中，可以使用`cv::blur()`函数来实现均值滤波。以下是使用OpenCV实现均值滤波的示例代码：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
int kernel_size = 5;
cv::Mat dst;
cv::blur(src, dst, cv::Size(kernel_size, kernel_size));
cv::imshow("Original Image", src);
cv::imshow("Mean Filtered Image", dst);
cv::waitKey(0);

在上述代码中，我们首先使用`cv::imread()`函数读取一张图像。然后，我们定义了一个`kernel_size`变量，该变量定义了均值滤波器的大小。在这里，我们将其设置为5，表示我们使用一个5x5的滤波器。接下来，我们使用`cv::blur()`函数对图像进行均值滤波处理。最后，我们使用`cv::imshow()`函数显示原始图像和均值滤波后的图像。

希望这个示例代码能对你有所帮助！

相关问题

opencv均值滤波python代码

下面是使用OpenCV实现均值滤波的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg')

# 使用5x5的卷积核进行均值滤波
blur = cv2.blur(img, (5, 5))

# 显示原图和滤波后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Blur', blur)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.blur()`函数用于进行均值滤波，第一个参数是需要滤波的原图像，第二个参数是卷积核的大小。本例中使用了一个5x5的卷积核。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原图和滤波后的图像。

opencv均值滤波算法代码 c++

下面是使用OpenCV库实现均值滤波的C++代码：

#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;
    }
    imshow("input", src);

    Mat dst;
    blur(src, dst, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    imshow("blur", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，`blur()`函数是OpenCV中实现均值滤波的函数，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像，第三个参数是滤波核的大小，第四个参数是锚点的位置，如果为负数，则表示核中心为锚点。