图像处理（2）：

非线性滤波（3）:OpenCV中的5种图像滤波综合示例

在下面这个示例程序中，可以用滑动条来控制我们学习到的各种滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）的参数值，通过滑动滚动条，就可以控制图像在各种平滑处理下的模糊度，有一定的可玩性。详细注释的完整代码如下：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/utils/logger.hpp>
#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//		描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------  
using namespace std;
using namespace cv;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage, g_dstImage1, g_dstImage2, g_dstImage3, g_dstImage4, g_dstImage5;
int g_nBoxFilterValue = 6;  //方框滤波内核值
int g_nMeanBlurValue = 10;  //均值滤波内核值
int g_nGaussianBlurValue = 6;  //高斯滤波内核值
int g_nMedianBlurValue = 10;  //中值滤波参数值
int g_nBilateralFilterValue = 10;  //双边滤波参数值


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//轨迹条回调函数
static void on_BoxFilter(int, void*);		//方框滤波
static void on_MeanBlur(int, void*);		//均值块滤波器
static void on_GaussianBlur(int, void*);			//高斯滤波器
static void on_MedianBlur(int, void*);			//中值滤波器
static void on_BilateralFilter(int, void*);			//双边滤波器



//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
	cv::utils::logging::setLogLevel(utils::logging::LOG_LEVEL_SILENT);//控制台不在输出日志文件

	// 载入原图
	g_srcImage = imread("E:/pictures/2.jpg", 1);
	if (!g_srcImage.data) { printf("读取srcImage错误~！ \n"); return false; }

	//克隆原图到四个Mat类型中
	g_dstImage1 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage2 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage3 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage4 = g_srcImage.clone();
	g_dstImage5 = g_srcImage.clone();

	//显示原图
	namedWindow("【<0>原图窗口】", 1);
	imshow("【<0>原图窗口】", g_srcImage);


	//=================【<1>方框滤波】=========================
	//创建窗口
	namedWindow("【<1>方框滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<1>方框滤波】", &g_nBoxFilterValue, 50, on_BoxFilter);
	on_MeanBlur(g_nBoxFilterValue, 0);
	imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1);
	//=====================================================


	//=================【<2>均值滤波】==========================
	//创建窗口
	namedWindow("【<2>均值滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<2>均值滤波】", &g_nMeanBlurValue, 50, on_MeanBlur);
	on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue, 0);
	//======================================================


	//=================【<3>高斯滤波】===========================
	//创建窗口
	namedWindow("【<3>高斯滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<3>高斯滤波】", &g_nGaussianBlurValue, 50, on_GaussianBlur);
	on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0);
	//=======================================================


	//=================【<4>中值滤波】===========================
	//创建窗口
	namedWindow("【<4>中值滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("参数值：", "【<4>中值滤波】", &g_nMedianBlurValue, 50, on_MedianBlur);
	on_MedianBlur(g_nMedianBlurValue, 0);
	//=======================================================


	//=================【<5>双边滤波】===========================
	//创建窗口
	namedWindow("【<5>双边滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("参数值：", "【<5>双边滤波】", &g_nBilateralFilterValue, 50, on_BilateralFilter);
	on_BilateralFilter(g_nBilateralFilterValue, 0);
	//=======================================================


	//输出一些帮助信息
	cout << endl << "\t运行成功，请调整滚动条观察图像效果~\n\n"
		<< "\t按下“q”键时，程序退出。\n";
	while (char(waitKey(1)) != 'q') {}

	return 0;
}

//-----------------------------【on_BoxFilter( )函数】------------------------------------
//		描述：方框滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_BoxFilter(int, void*)
{
	//方框滤波操作
	boxFilter(g_srcImage, g_dstImage1, -1, Size(g_nBoxFilterValue + 1, g_nBoxFilterValue + 1));
	//显示窗口
	imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1);
}

//-----------------------------【on_MeanBlur( )函数】------------------------------------
//		描述：均值滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_MeanBlur(int, void*)
{
	blur(g_srcImage, g_dstImage2, Size(g_nMeanBlurValue + 1, g_nMeanBlurValue + 1), Point(-1, -1));
	imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2);

}

//-----------------------------【on_GaussianBlur( )函数】------------------------------------
//		描述：高斯滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_GaussianBlur(int, void*)
{
	GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0);
	imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3);
}


//-----------------------------【on_MedianBlur( )函数】------------------------------------
//		描述：中值滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_MedianBlur(int, void*)
{
	medianBlur(g_srcImage, g_dstImage4, g_nMedianBlurValue * 2 + 1);
	imshow("【<4>中值滤波】", g_dstImage4);
}


//-----------------------------【on_BilateralFilter( )函数】------------------------------------
//		描述：双边滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_BilateralFilter(int, void*)
{
	bilateralFilter(g_srcImage, g_dstImage5, g_nBilateralFilterValue, g_nBilateralFilterValue * 2, g_nBilateralFilterValue / 2);
	imshow("【<5>双边滤波】", g_dstImage5);
}

运行截图：