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2024年4月29日发(作者：paddington bears)

opencv中值滤波源码解读

中值滤波在图像处理中是一种常用的算法，它对于消除椒盐噪声

（Salt-and-Pepper Noise）非常有效。在OpenCV中，中值滤波的实

现非常简单。

以下是使用OpenCV进行中值滤波的Python代码：

python

import cv2

import numpy as np

# 加载图像

img = ('', 0)

# 进行中值滤波，第二个参数是滤波器的大小（必须是奇数）

median = Blur(img, 5)

# 显示原图像和处理后的图像

('Original Image', img)

('Median Filter Processing', median)

y(0)

yAllWindows()

在这段代码中，Blur()函数就是进行中值滤波的主要函数。

这个函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是滤波器的大小，必

须是一个正奇数。

但是，如果你想了解中值滤波的详细实现过程，可以参考以下的C++代

码。注意，这是一个简化版的实现，可能没有OpenCV的实现那么高效

和健壮。

cpp

#include

#include

void medianFilter(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int kernelSize)

{

int pad = kernelSize / 2;

int size = kernelSize - 1;

std::vector data(size * size);

for (int i = 0; i < ; i++) {

for (int j = 0; j < ; j++) {

cv::Mat roi = src(cv::Rect(j - pad, i - pad, size

+ 1, size + 1));

tTo(roi, CV_32F); // to make it easier

to work with min/max

for (int k = 0; k < size * size; k++) {

data[k] = (k % size, k / size);

// collect all the pixel values in the kernel area into a

vector

}

// sort the vector to find the median value

std::sort((), ());

// assign the median value to the destination

image at the center of the kernel area (the original pixel

position)

(i, j) =

static_cast(data[size * size / 2]);

}

}

}


本文标签： 滤波 实现 图像 参数

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