一、图像滤波简介
二、方框滤波——boxFilter（）
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv; void main(){
Mat src=imread("E://1.jpg");
Mat dst;
//方框滤波器，-1代表原图像深度，size内核大小，true按权重相加（此时等于均值滤波），false按原像素相加（所以很多像素点都大于了255，如上图所示）
boxFilter(src,dst,-,Size(,),Point(-,-),true);
imshow("src",src);
imshow("dst",dst);
waitKey();
}
三、均值滤波——blur（）
四、高斯滤波——GaussianBlur（）
以上是线性滤波（方框，均值，高斯）
以下是非线性滤波（中值，双边）
五、中值滤波——medianBlur（有效去除脉冲噪声和椒盐噪声）
六、双边滤波——bilateralFilter（）
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv; void main(){
Mat src=imread("E://1.jpg");
Mat dst; //boxFilter(src,dst,-1,Size(3,3),Point(-1,-1),true);//方框滤波器
//blur(src,dst,Size(5,5));//均值滤波
//GaussianBlur(src,dst,Size(5,5),1);//高斯滤波
//medianBlur(src,dst,5);//中值滤波
bilateralFilter(src,dst,,10.0,2.0);//双边滤波 imshow("src",src);
imshow("dst",dst);
waitKey();
}
七、滑动条调整内核大小
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
Mat dst;
int value=; void onChange(int,void* param){
Mat src=*(Mat *)param;
if(value%==){
medianBlur(src,dst,value-);//中值滤波的第三个参数为奇数
}
else
{
medianBlur(src,dst,value);
}
imshow("windows",dst);
} void main(){
Mat src=imread("E://1.jpg");
namedWindow("windows",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("滑动条","windows",&value,,onChange,&src);//最后一个参数若设置为0，移动滑动条时会报错
medianBlur(src,dst,);
imshow("windows",dst);
waitKey();
}