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OpenCV-空間濾波學習筆記

2年前作者：飛翔的大海分類：Toy博客閱讀(17)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了OpenCV-空間濾波學習筆記。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

目的

了解和實踐OpenCV在空間濾波上的應用。

方法

Source：機器視覺技術與應用_中國大學MOOC(慕課) (icourse163.org)

當圖像中的邊緣信息和卷積核的形狀是相符合的，得到的響應值最大。

濾波和邊緣提取函數

中值濾波
均值濾波
高斯均值濾波
Sobel邊緣提取

不同函數效果展示

中值濾波

實驗用圖

帶有椒鹽噪聲的圖像：

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

實驗代碼

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

int main() {

void medianBlurTest();

medianBlurTest();

return 0;

}

void medianBlurTest() {

//讀取圖像并轉為灰度圖

Mat srcMat = imread("E:\\Projects\\C++\\morphology_practice\\test_data\\medianBlur.png", 0);

//判斷圖像是否讀取成功

if (srcMat.empty()) {

cout << "Fail to read pic!" << endl;

return;

}

//定義圖像容器

Mat thresh_Mat;

Mat medianBlur_Mat;

//中值濾波

medianBlur(srcMat, medianBlur_Mat, 3);

//展示濾波效果

imshow("srcMat", srcMat);

imshow("medianBlur_Mat", medianBlur_Mat);

waitKey(0);

}

濾波結果

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

高斯均值濾波

實驗圖像

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

帶有高斯噪聲的圖像

實驗代碼

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

int main() {

void GaussianBlurTest();

GaussianBlurTest();

return 0;

}

void GaussianBlurTest() {

//讀取圖像并轉為灰度圖

Mat srcMat = imread("E:\\Projects\\C++\\morphology_practice\\test_data\\GaussianBlur.png", 0);

//判斷圖像是否讀取成功

if (srcMat.empty()) {

cout << "Fail to read pic!" << endl;

return;

}

//定義圖像容器

Mat GaussianBlur_Mat;

//使用高斯濾波????????

GaussianBlur(srcMat, GaussianBlur_Mat, Size(9, 9),1,1);

//展示濾波效果

imshow("srcMat", srcMat);

imshow("GaussianBlur_Mat", GaussianBlur_Mat);

waitKey(0);

}

濾波結果

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

Sobel邊緣提取

實驗圖像

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

實驗代碼

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

int main() {

void SobelTest();

SobelTest();

return 0;

}

void SobelTest() {

//讀取圖像并轉為灰度圖

Mat srcMat = imread("E:\\Projects\\C++\\morphology_practice\\test_data\\Sobel.png", 0);

//判斷圖像是否讀取成功

if (srcMat.empty()) {

cout << "Fail to read pic!" << endl;

return;

}

//定義圖像容器

Mat dx;

Mat dy;

//使用Sobel邊緣提取算法

Sobel(srcMat, dx, CV_16SC1, 1, 0, 5);

Sobel(srcMat, dy, CV_16SC1, 0, 1, 5);

//展示濾波效果

imshow("srcMat", srcMat);

imshow("dx", dx);

imshow("dy", dy);

waitKey(0);

}

邊緣提取結果

水平方向：

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

垂直方向：

OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv

簡單磨皮程序的實現

原理

使用HSV閾值的方法識別人類的皮膚
使用mask獲取人類皮膚區(qū)域
對皮膚區(qū)域進行均值濾波

實驗代碼

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

int main() {

void Convolution_app();

Convolution_app();

return 0;

}

void Convolution_app() { //簡單的磨皮程序

//打開攝像頭

VideoCapture cap(0);

//膚色h范圍

double i_minH = 0;

double i_maxH = 20;

//膚色飽和度s范圍

double i_minS = 43;

double i_maxS = 255;

//膚色亮度范圍

double i_minV = 55;

double i_maxV = 255;

while (true)

{

//定義圖像容器

Mat frame;

Mat hsvMat;

Mat maskMat;

Mat objectMat;

Mat gussMat;

cap >> frame;//讀取當前幀的圖像

//將圖像轉為hsv色閾

cvtColor(frame, hsvMat, COLOR_BGR2HSV);

//初始化maskMat

frame.copyTo(maskMat);

//利用inRange函數對圖片進行hsv篩選

inRange(hsvMat, Scalar(i_minH, i_minS, i_minV), Scalar(i_maxH, i_maxS, i_maxV), maskMat);

//將原圖拷入輸出圖像中

frame.copyTo(objectMat);

//對圖像進行高斯濾波

GaussianBlur(frame, gussMat, Size(5, 5), 3, 0);

//高斯濾波后的人臉部分送入輸出圖像中

gussMat.copyTo(objectMat, maskMat);

//顯示結果

imshow("磨皮前", frame);

imshow("mask", maskMat);

imshow("磨皮后", objectMat);

waitKey(30);

}

}

效果展示

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OpenCV-空間濾波學習筆記,計算機視覺,算法,c++,opencv 文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-795922.html

結果

討論

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