OpenCV入门：高斯、中值滤波实践

"该资源是一个基于OpenCV的简单图像处理程序，主要展示了如何进行高斯滤波和中值滤波。适用于计算机视觉和图像处理的初学者，通过代码记录学习过程。" 在图像处理领域，滤波是一种常见的操作，用于减少噪声、平滑图像或者突出特定特征。本程序涉及了两种基本的滤波方法：高斯滤波和中值滤波，都是OpenCV库中的函数实现。 1. 高斯滤波： 在代码中，`cvSmooth(img,out,CV_BLUR,img->nChannels);`这一行是用来进行高斯滤波的。高斯滤波是一种线性平滑滤波，通过对每个像素应用高斯权重来平均其周围像素的值。CV_BLUR参数表示使用的是高斯滤波。高斯滤波器对图像中的高频噪声有很好的抑制效果，同时也能保持边缘的清晰度，但过度的高斯滤波可能导致边缘模糊。 2. 中值滤波： 中值滤波是通过将每个像素点替换为其邻域内像素值的中值来实现的。在代码中，`cvSmooth(img,out,CV_MEDIAN,img->nChannels);`这一行执行了中值滤波。中值滤波特别适合去除椒盐噪声，即那些极端的、不连续的像素值。相比于高斯滤波，它更擅长保持图像的边缘特性，因为中值操作不会被局部的大噪声影响。 在程序中，`IplImage*img=cvLoadImage("D://lena.jpg");`这行代码加载了一张名为"lena.jpg"的图像，这是一个常用的测试图像。然后通过`cvNamedWindow`创建了两个窗口来展示原始图像和处理后的图像，`cvShowImage`用来显示图像，`cvReleaseImage`则释放了内存占用。 这个程序提供了一个基础的图像滤波示例，对于初学者理解OpenCV中的滤波函数以及图像处理的基本概念非常有帮助。通过运行此程序，学习者可以直观地看到不同滤波方法对图像的影响，从而加深对滤波原理的理解。