opencv中的各种滤波函数

在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。

（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。

blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。

（2）高斯滤波，也是将一个区域的像素值求取平均值替换区域中心的像素值，但是是加权平均，权重按照二维正态分布。

GaussianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,x方向正太分布参数,y方向正太分布参数)

（3）中值滤波，之前的两个滤波都有个问题，如果区域中有极端值，很可能影响滤波效果，中值滤波采用区域中的中值来替换，有利于克服椒盐噪声。

medianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,int size)//这里的size表示正方形区域的边长

（4）双边滤波，之前的滤波还有个问题，他们都会把轮廓给模糊了，有一些区域之间相差较大的像素，这往往能看出轮廓，所以如果我们给个限制范围，如果两点间的像素值差距大于这个范围就不滤波了，保留图像轮廓

bilateralFilter(源Mat对象,目标Mat对象,int 区域半径,int 限制范围,int space)//space是当区域半径给的是0时，用来计算区域范围的，一般情况下没用，随便给个数就行。

演示代码：

#include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include<algorithm>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat src;src = imread("1.jpg", 1);if (src.empty()){printf("cannot load!!\n");return -1;}namedWindow("原图");imshow("原图", src);Mat dst,dst1;blur(src, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));namedWindow("均值滤波");imshow("均值滤波", dst);GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 5, 5);namedWindow("高斯滤波");imshow("高斯滤波", dst);medianBlur(src, dst, 5);namedWindow("中值滤波");imshow("中值滤波", dst);bilateralFilter(src, dst, 5, 100, 3);namedWindow("双边滤波");imshow("双边滤波", dst);waitKey(0);return 0;}

演示结果：

从结果上可以看出，双边滤波效果最好，既保留了轮廓，皮肤更加平滑，如果再用掩膜提高下对比度。。。。。。。新的修图工具get！！