opencv实现自己的中值滤波

来源：互联网发布：怎么看淘宝商品的类目编辑：程序博客网时间：2024/05/17 08:28

在读了中值滤波这节内容时突然想到是否可以自己实现中值滤波，于是用c++写了一下中值滤波，主要看的是中值滤波的思想。

#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\core\core.hpp>/****************************************pArray[]-需要提取中值的数组length-数组长度功能：排序，获取中值****************************************/int GetMedianValue(int pArray[], int length){int nMedianValue=0;//插入排序for (auto j = 1; j < length; j++){int temp = pArray[j];int k;for (k = j; k>0 && pArray[k - 1] >temp; k--){pArray[k] = pArray[k - 1];}pArray[k] =temp;}//计算中值//奇数个元素，返回中间元素if ((length & 1) > 0){nMedianValue = pArray[(length + 1) / 2];}//偶数个元素，返回中间两个元素的差值else{nMedianValue = (pArray[length / 2] + pArray[length / 2 + 1]) / 2;}return nMedianValue;}/****************************************srcImg-输入图像（灰度图像）nTempH-模板的高度nTempW-模板的宽度nTempMY与nTempMX-中心的坐标功能：中值滤波****************************************/void medianBlur(const cv::Mat srcImg, cv::Mat& resultImg, int nTempH, int nTempW, int nTempMY, int nTempMX){if (srcImg.empty()){return;}srcImg.copyTo(resultImg);//邻域像素数组int* pArray = new int[nTempH*nTempW];int nValue;//扫面图像，进行中值滤波for (int i = nTempMY; i < srcImg.rows - (nTempH - nTempMY) + 1; i++){for (int j = nTempMX; j < resultImg.cols - (nTempW - nTempMX) + 1; j++){for (int k = 0; k < nTempH; k++){for (int l = 0; l < nTempW; l++){pArray[k*nTempW + l] = srcImg.at<uchar>(i + k - nTempMY, j + l - nTempMX);}}//中值排序获取中值nValue = GetMedianValue(pArray, nTempH*nTempW);resultImg.at<uchar>(i, j) = nValue;}}delete[]pArray;}int main(){cv::Mat testImg = cv::imread("test1.jpg");cv::Mat grayImg;cv::cvtColor(testImg, grayImg, CV_BGR2GRAY);cv::imshow("原始图像", grayImg);cv::Mat resultImg;medianBlur(grayImg, resultImg, 5, 5, 2, 2);cv::imshow("my中值滤波", resultImg);cv::waitKey(0);return 0;}

原图：

中值滤波后的图像：

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