基本opencv2處理方法（三）基本濾波器

濾波是影象處理中的乙個基本操作。濾波去除影象中的雜訊，提取感興趣的特徵，允許影象重取樣。

影象中的頻率和空域：空間域指用影象的灰度值來描述衣服影象，而頻域指用影象灰度值的變化來描述一幅影象。

低通濾波器和高通濾波器的概念是在頻率中產生的。低通濾波器指去除影象中的高頻成分，而高通濾波器指去除影象中的低頻成分。

blur(image,result,size(5,5));//模板大小 5*5

namedwindow("均值濾波");

imshow("均值濾波",result);

gaussianblur(image,result,size(7,7),1.5); 是sigma係數

namedwindow("高斯濾波");

imshow("高斯濾波",result);低通濾波器的效果是對影象進行模糊和平滑，減弱了物體邊緣可見的快速變化。它是一種線性濾波器，原理是與核進行卷積運算，此時的核是內定的。如果你需要自定義核，我們就可以使用filter2d指定 mask模板。

medianblur(image,result,5);// 5 是ksize
namedwindow("中值濾波");
imshow("中值濾波",result);

y方向可以這麼記：

下減上。在模板中的第三行減去第一行，就是求導了。

x方向同理。右減左。

sobel(inputarray src, outputarray dst, int ddepth,int dx, int dy, int 
ksize=3,doublescale=1, double delta=0,int bordertype=border_default );

ddepth為影象型別，(dx,dy) = (1,0)為x方向導數，(dx,dy) = (0,1)為y方向導數。 scale和delta的作用是在對影象儲存前可以對影象進行縮放操作。

即為dst = dst*scale+delta;

示例**如下：

namedwindow("sobel濾波");

imshow("sobel濾波",sobel_x);

mat matlaplacian;
//laplacian(image,matlaplacian,cv_16s,3);或者直接cv_16s型別，這樣不需要進行轉變，但是此時計算的值會失去精度
matlaplacian = abs(matlaplacian);//二階導數肯定含有負數
matlaplacian.convertto(matlaplacian,cv_8u);
namedwindow("拉普拉斯");
imshow("拉普拉斯",matlaplacian);

sobel運算元和拉普拉斯變換可以進行邊緣檢測，但是這樣的二值邊緣影象有兩個缺點：第一，檢測到的邊緣過粗，這意味著難以實現物體的精確定位。第二，難以找到這樣的閾值，即能夠檢測到所有重要的邊緣，同時不至於包含過多次要的邊緣。

高斯濾波器的大小：第一步所用的平滑濾波器將會直接影響 canny 演算法的結果。opencv中沒有這個引數的設定，matlab中有。

threshold(image,bw,100,255,thresh_binary);//進行二值化

vector

> contours;

//可以進一步處理移除過小或過大的輪廓

int cmin = 100;

int cmax = 1000;

vector

>::const_iterator itc = contours.begin();

while (itc!=contours.end())

else itc++;

}mat conresult(image.size(),cv_8u,scalar(255));

drawcontours(conresult,contours,-1,scalar(0),2);

namedwindow("輪廓");

imshow("輪廓",conresult);

//原始hough變換
}namedwindow("基本hough");
imshow("基本hough",image);

houghlines的計算效率比較低o(n*n*m)，耗時較長，而且沒有檢測出直線的端點。概論霍夫直線檢測houghlinesp是乙個改進，不僅執行效率較高，而且能檢測到直線的兩個端點。

houghlinesp不是系統的進行掃瞄影象，而是隨機挑選畫素點，一旦累加器中某一項達到給定的最小值，那麼掃瞄沿著對應畫素並移除所有經過的畫素點。得到的是一條線段。會將一條直線（表示為x0，y0，x1，y1）放入vector中。

houghlinesp(result,lineshoughp,1,3.1415926/180,50,50,10);//最小投票為50(直線上的點不少於50)，線條不短於50，間隙不小於10

for (size_t i =0;i0],i[1]),point(i[2],i[3]),scalar(255),3,cv_aa);

}namedwindow("概念hough");

imshow("概念hough",image);其實hough變換理論可以檢測任何可以使用引數表示的圖形，比如常用的還有hough圓檢測，類似。

vector circles; houghcircles(result,circles,cv_hough_gradient, 2,//累加器的解析度 50,//兩個圓之間的最小距離 200,//canny高閾值 100,//最小投票數

);

houghcircles整合了canny檢測和hough變換。

基本opencv2處理方法（三）基本濾波器

基本opencv2處理方法（二）

opencv（2）處理畫素值

struts2學習筆記三處理使用者輸入資訊

基本opencv2處理方法（三） 基本濾波器

基本opencv2處理方法（二）

opencv（2） 處理畫素值

struts2學習筆記 三 處理使用者輸入資訊

相關推薦

基本opencv2處理方法（三）基本濾波器

opencv（2）處理畫素值

struts2學習筆記三處理使用者輸入資訊