方框濾波是均值濾波的一般形式，在均值濾波中，將濾波器中所有的畫素值求和後的平均值作為濾波後結果，方框濾波也是求濾波器內所有畫素值的之和，但是方框濾波可以選擇不進行歸一化，就是將所有畫素值的和作為濾波結果，而不是所有畫素值的平均值。
opencv 4中提供了boxfilter()函式實現方框濾波，該函式的函式原型在**清單5-10中給出。
void cv:
:boxfilter
(inputarray src,
outputarray dst,
int ddepth,
size ksize,
point anchor =
point(-
1,-1
),bool normalize = true,
int bordertype = border_default
)
void cv:
:sqrboxfilter
(inputarray src,
outputarray dst,
int ddepth,
size ksize,
point anchor =
point(-
1,-1
),bool normalize = true,
int bordertype = border_default
)
為了更加了解方框濾波的計算原理，清楚歸一化操作和未歸一化操作對濾波結果的影響，在**清單5-12中給出了分別利用方框濾波處理矩陣資料和影象的示例程式。程式中我們建立了乙個mat型別的資料，之後用sqrboxfilter()函式進行方框濾波，並在圖5-13給出歸一化後和未歸一化後的結果，同時使用boxfilter()函式和sqrboxfilter()對影象進行方框濾波操作，處理結果如圖5-12中所示。
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
intmain()
//驗證方框濾波演算法的資料矩陣
float points[25]
=;mat data(5
,5,cv_32fc1,points)
;//將cv_8u型別資料轉換成cv_32f型別
mat luffy_32f;
luffy.
convertto
(luffy_32f,cv_32f,
1.0/
255)
; mat resultnorm,result,datasqrnorm,datasqr,luffy_32fsqr;
//方框濾波boxfilter()和sqrboxfilter()
boxfilter
(luffy,resultnorm,-1
,size(3
,3),
point(-
1,-1
),true)
;//進行歸一化
boxfilter
(luffy,result,-1
,size(3
,3),
point(-
1,-1
), false)
;//不進行歸一化
sqrboxfilter
(data,datasqrnorm,-1
,size(3
,3),
point(-
1,-1
),true,border_constant)
;//進行歸一化
sqrboxfilter
(data,datasqr,-1
,size(3
,3),
point(-
1,-1
),false,border_constant)
;//不進行歸一化
sqrboxfilter
(luffy_32f,luffy_32fsqr,-1
,size(3
,3),
point(-
1,-1
), true,border_constant)
;//顯示處理結果
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