均值滤波C代码
#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"
#include<ctime>
using namespace cv;
using namespace std;
//均值滤波
void AverFiltering(const Mat &src,Mat &dst) {
if (!src.data) return;
//at访问像素点
for (int i = 1; i<src.rows; ++i)
for (int j = 1; j < src.cols; ++j) {
if ((i - 1 >= 0) && (j - 1) >= 0 && (i + 1)<src.rows && (j + 1)<src.cols) {//边缘不进行处理
dst.at<Vec3b>(i, j) = (src.at<Vec3b>(i, j) + src.at<Vec3b>(i - 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i - 1, j) + src.at<Vec3b>(i, j - 1) +
src.at<Vec3b>(i - 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i, j + 1) +
src.at<Vec3b>(i + 1, j)) / 9;
dst.at<Vec3b>(i, j) = (src.at<Vec3b>(i, j) + src.at<Vec3b>(i - 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i - 1, j) + src.at<Vec3b>(i, j - 1) +
src.at<Vec3b>(i - 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i, j + 1) +
src.at<Vec3b>(i + 1, j)) / 9;
dst.at<Vec3b>(i, j) = (src.at<Vec3b>(i, j) + src.at<Vec3b>(i - 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i - 1, j) + src.at<Vec3b>(i, j - 1) +
src.at<Vec3b>(i - 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j - 1) + src.at<Vec3b>(i + 1, j + 1) + src.at<Vec3b>(i, j + 1) +
src.at<Vec3b>(i + 1, j)) / 9;
}
else {//边缘赋值
dst.at<Vec3b>(i, j) = src.at<Vec3b>(i, j);
dst.at<Vec3b>(i, j) = src.at<Vec3b>(i, j);
dst.at<Vec3b>(i, j) = src.at<Vec3b>(i, j);
}
}
}
//图像椒盐化
void salt(Mat &image, int num) {
if (!image.data) return;//防止传入空图
int i, j;
srand(time(NULL));
for (int x = 0; x < num; ++x) {
i = rand() % image.rows;
j = rand() % image.cols;
image.at<Vec3b>(i, j) = 255;
image.at<Vec3b>(i, j) = 255;
image.at<Vec3b>(i, j) = 255;
}
}
void main() {
Mat image = imread("路飞.jpg");
Mat Salt_Image;
image.copyTo(Salt_Image);
salt(Salt_Image, 3000);
Mat image1(image.size(), image.type());
Mat image2;
AverFiltering(Salt_Image, image1);
blur(Salt_Image, image2, Size(3, 3));//openCV库自带的均值滤波函数
imshow("原图", image);
imshow("自定义均值滤波", image1);
imshow("openCV自带的均值滤波", image2);
waitKey();
}
均值滤波C代码 均值滤波C代码 均值滤波C代码 均值滤波C代码
页:
[1]
