计算机视觉实验:图像线性滤波与OpenCV实现
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更新于2024-08-11
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计算机视觉实验三图像线性滤波实验(附OpenCV代码)
本实验主要介绍了图像线性滤波的原理和实现方法,使用OpenCV库实现了图像的方框滤波、均值滤波和高斯滤波。实验中,我们将通过使用OpenCV中的boxFilter函数、blur函数和GaussianBlur函数来实现图像的线性滤波。
一、实验目的和要求
通过实验掌握图像的方框滤波原理和编程实现方法;掌握图像的均值滤波原理和编程实现方法;掌握图像的高斯滤波原理和编程实现方法。
二、实验内容
使用OpenCV中的boxFilter函数实现方框滤波;使用OpenCV中的blur函数实现均值滤波;使用OpenCV中的GaussianBlur函数实现高斯滤波。
三、实验仪器、设备
计算机一台,已安装Windows 7操作系统和Visual Studio 2015。
四、实验原理
图像滤波是指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波器每个像素的输出值是一些输入像素的加权和。线性滤波器易于构造,且易于从频率响应角度来进行分析。
在OpenCV中,提供了三种常用的线性滤波操作,它们分别被封装在单独的函数中,使得使用起来非常方便,分别是:方框滤波boxFilter函数,均值滤波blur函数;高斯滤波GaussianBlur函数。
五、实验步骤
创建Visual Studio 2015控制台程序;在Visual Studio 2015中配置OpenCV;编写代码,使得boxFilter函数实现方框滤波;编写代码,使得blur函数实现均值滤波;编写代码,使得gaussianBlur函数实现高斯滤波。
六、实验注意事项
完成OpenCV安装之后,VS中配置OpenCV的方法;boxFilter函数、blur函数、gaussianBlur函数的功能和使用方法。
七、实验结果
实验代码:
```c
//------------------------------【头文件、命名空间包含部分】------------------------------
//描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//--------------------------------------------------------------------------------
```
知识点:
1. 图像滤波:图像滤波是指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作。
2. 线性滤波器:线性滤波器每个像素的输出值是一些输入像素的加权和。
3. OpenCV库:OpenCV库提供了三种常用的线性滤波操作,它们分别被封装在单独的函数中,使得使用起来非常方便,分别是:方框滤波boxFilter函数,均值滤波blur函数;高斯滤波GaussianBlur函数。
4. 图像预处理:图像预处理是指对图像进行预处理,以便提高图像的质量和可靠性。
5. 图像处理:图像处理是指对图像进行处理,以便提取图像的特征和信息。
6. 计算机视觉:计算机视觉是指使用计算机来处理和分析图像的技术。
7. OpenCV安装:OpenCV安装需要在Visual Studio 2015中配置OpenCV,以便使用OpenCV库。
8. 图像编程:图像编程是指使用编程语言来处理和分析图像。
本实验主要介绍了图像线性滤波的原理和实现方法,使用OpenCV库实现了图像的方框滤波、均值滤波和高斯滤波。实验结果表明,使用OpenCV库可以快速和方便地实现图像的线性滤波。
2022-04-21 上传
2022-04-21 上传
2023-05-25 上传
2023-10-08 上传
2024-04-25 上传
2024-04-03 上传
2023-06-02 上传
2024-04-03 上传
2024-04-18 上传
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