基于opencv，c++实现中值滤波

中值滤波是一种常用的图像滤波方法，可以去除图像中的椒盐噪声等离群点。下面是基于OpenCV和C++实现中值滤波的示例代码：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像

    Mat dst;
    medianBlur(img, dst, 3); // 中值滤波，窗口大小为3x3

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Median Filtered Image", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例代码中，首先使用`imread`函数读取一张灰度图像，然后使用`medianBlur`函数对图像进行中值滤波，其中第三个参数为滤波窗口的大小，这里为3x3。最后使用`imshow`函数显示原始图像和中值滤波后的图像，并使用`waitKey`函数等待用户按下按键。

相关问题

opencv c++ 中值滤波

中值滤波是一种常见的图像处理方法，可以用于去除图像中的噪声。在OpenCV C++中，可以使用medianBlur函数来实现中值滤波。该函数的定义如下：

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize);

其中，src表示输入图像，dst表示输出图像，ksize表示滤波器的大小，必须是大于1的奇数。下面是一个使用medianBlur函数进行中值滤波的例子：

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

int main()
{
    Mat src = imread("lena.jpg");
    if (src.empty())
    {
        return -1;
    }

    Mat dst;
    medianBlur(src, dst, 5);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

该例子中，我们首先读入一张图像，然后使用medianBlur函数对其进行中值滤波，最后将原图和滤波后的图像分别显示出来。需要注意的是，该例子中的滤波器大小为5，如果需要使用其他大小的滤波器，只需要修改ksize的值即可。

C++ opencv 快速中值滤波

以下是C++ OpenCV实现快速中值滤波的示例代码：

cv::Mat fastMedianFilter(const cv::Mat& src, int ksize = 3) {
    cv::Mat dst;
    cv::medianBlur(src, dst, ksize);
    return dst;
}

这段代码使用了OpenCV提供的`medianBlur`函数来实现中值滤波。`medianBlur`函数接受输入图像`src`和滤波窗口大小`ksize`作为参数，并返回滤波后的图像`dst`。