在Opencv環境下用C 實現均值濾波

到今天為止，已經接觸影象處理行業四年左右，但是大部分時間都是在呼叫別人已經封裝好的函式，即傳說中的掉包俠。雖然清楚演算法原理，但是自己從來沒有比較系統的實現過乙個演算法。今天就以均值濾波演算法為例，用c++自行實現。均值濾波演算法的原理比較簡單，這裡就不再贅述。

效果圖

執行時間對比

**：

//
//#include using namespace std;
using namespace cv;
void meanimage(mat& src, mat& dst); //均值濾波
int main() 
void meanimage(mat& src,mat& dst) 
}}

上面的**雖然實現了均值濾波的功能，但是我們需要解決**中存在的如下諸多缺陷：

1.掩模尺寸不能改變，只能實現掩模尺寸為3x3的濾波

2.沒有對影象邊界的畫素進行處理

3.演算法沒有經過優化，因此執行時間太長

效果圖同上，這裡就不再給出。但值得注意的一點是，到目前為止的**都沒有考慮邊界畫素的處理問題，因此結果圖中寬度為（height-1）/2的邊界畫素值都為0 ，其中height為掩模的高度（掩模的寬高相等）。

邊界畫素值為0

**：

//
//#include using namespace std;
using namespace cv;
void meanimage(mat& src, mat& dst, size ksize); //均值濾波
int main() 
void meanimage(mat& src,mat& dst,size ksize) 
//確保掩模寬高為奇數
if (ksize.height % 2 ==0)
//掩模寬高的一半
int hh = (ksize.height - 1) / 2;
int hw = (ksize.width - 1) / 2;
//遍歷除邊界畫素外的所有畫素
int sum = 0;
for (size_t r = hh; r < src.rows - hh; r++)
}//求均值並賦值給相應位置的畫素
dst.at(r,c) = sum / ksize.area();
sum = 0;
} }}

可直接呼叫opencv中的copymakeborder函式對影象邊界畫素進行擴充，此函式本文不做過多介紹，詳情可參考張美麗的部落格。對邊界擴充後的效果圖：略

**：

//
//#include using namespace std;
using namespace cv;
void meanimage(mat& src, mat& dst, size ksize); //均值濾波
int main() 
void meanimage(mat& src,mat& dst,size ksize) 
//確保掩模寬高為奇數
if (ksize.height % 2 ==0)
//掩模寬高的一半
int hh = (ksize.height - 1) / 2;
int hw = (ksize.width - 1) / 2;
//擴充邊緣畫素
mat makeborder;
copymakeborder(src, makeborder, hh, hh, hw, hw, border_reflect_101);
//遍歷除邊界畫素外的所有畫素
int sum = 0;
for (size_t r = hh; r < src.rows + hh; r++)
}//求均值並賦值給相應位置的畫素
dst.at(r-hh,c-hw) = sum / ksize.area();
sum = 0;
} }}

在Opencv環境下用C 實現均值濾波

opencv在Mac環境下的安裝和配置

在windwos環境下用gcc編譯boost動態庫

在OpenCV裡用kNN實現手寫數字識別

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