OpenCV C++实现图像滤波技巧

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，可以用于处理图像和视频

1. 导入所需的头文件：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

2. 加载图像并进行灰度化处理：

cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Mat gray_image;
cv::cvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY);

3. 创建滤波器内核（例如高斯滤波器）：

int kernel_size = 5; // 高斯滤波器的大小，必须为奇数
double sigma = 1.0; // 高斯滤波器的标准差
cv::Mat kernel = cv::getGaussianKernel(kernel_size, sigma, CV_64F);

4. 对图像应用滤波器：

cv::Mat filtered_image;
cv::filter2D(gray_image, filtered_image, -1, kernel);

5. 显示原始图像和滤波后的图像：

cv::namedWindow("Original Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Original Image", gray_image);
cv::namedWindow("Filtered Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Filtered Image", filtered_image);
cv::waitKey(0);

这个例子展示了如何使用OpenCV C++实现高斯滤波器。你可以根据需要修改滤波器内核和参数来实现不同类型的滤波器，例如均值滤波器、Sobel滤波器等。