零基础学习Opencv第20节图像预处理

1、平滑处理

这个词大家在图像项目中最熟悉不过了，什么是平滑处理？

平滑处理激就是模糊处理，用来介绍图像上的噪点或者失真，或者降低图像分别率

主要手段：通过滤波完成。图像滤波主要分为三种，线性滤波，非线性滤波，形态学滤波三种。

2、图像滤波

图像滤波可以消除图像中的高频噪声成分。图像滤波有两个目的

（1）抽出对象特征，作为推向识别的特征模式

（2）消除数字图像中混入的噪声。

图像滤波的两个要求

（1）不能去掉轮廓等低频部分

（2）图像越清晰越好

3、平滑滤波

是一种低频增强的空间滤波技术，主要是为了实现模糊或者消除噪声，所谓空间域滤波，就是求一个领域的平均亮度

滤波就好像是通过一个特定窗口来看图像

4、Opencv中常见的滤波方法及函数

（1）方框滤波—BoxBlur函数

（2）均值滤波（邻域平均滤波）—Blur函数

(3)高斯滤波—GaussianBlur函数

（4）中值滤波–medianBlur函数

（5）双边滤波—bilateralFilter函数

前三种为线性滤波，后两种为非线性滤波

int test13() {

Mat img = imread(“C:\Users\86188\Desktop\526.jpg”😉;

Mat img_boxFilter;

boxFilter(img,img_boxFilter,-1,Size(5,5));

Mat img_blur;

blur(img, img_blur, Size(5, 5));

Mat img_gaussian;

GaussianBlur(img, img_gaussian,Size(5,5),0.8,0.8);

Mat img_medainBlur;

medianBlur(img, img_medainBlur,5);

Mat img_bilateralFiler;

bilateralFilter(img, img_bilateralFiler, 25,25*2,25/2);

imshow(“img_boxFilter”, img_boxFilter);

imshow(“img_blur”, img_blur);

imshow(“img_gaussian”, img_gaussian);

imshow(“img_medainBlur”, img_medainBlur);

imshow(“img_bilateralFiler”, img_bilateralFiler);

imshow(“img”, img);

waitKey(10000000);

return 0;

}

双边滤波是对原图保留效果最好的。