广东圆心科技网站开发,0基础网站建设教程视频教程,唐山网站建设策划,呼市做无痛人流z首大网站C使用高斯模糊处理图像
cv::GaussianBlur 是 OpenCV 中用于对图像进行高斯模糊处理的函数。高斯模糊是一种常用的图像滤波方法#xff0c;它可以减少图像中的噪声#xff0c;并平滑图像以降低细节级别。
void cv::GaussianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat dst, …C使用高斯模糊处理图像
cv::GaussianBlur 是 OpenCV 中用于对图像进行高斯模糊处理的函数。高斯模糊是一种常用的图像滤波方法它可以减少图像中的噪声并平滑图像以降低细节级别。
void cv::GaussianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat dst, cv::Size ksize, double sigmaX, double sigmaY 0, int borderType cv::BORDER_DEFAULT);参数说明src输入图像要进行高斯模糊处理的图像。dst输出图像模糊后的图像将存储在这里。ksize高斯核的大小通常为奇数的正整数。它决定了模糊程度较大的值会导致更强的模糊。sigmaX在 x 方向上的标准差控制高斯核函数的宽度。较大的值会导致更强的模糊。sigmaY在 y 方向上的标准差通常默认为0。如果设置为0则使用与 sigmaX 相同的值。borderType边界填充类型用于处理图像边界外的像素。通常使用默认值 cv::BORDER_DEFAULT。使用高斯模糊处理图片的案例
#include opencv2/opencv.hppint main() {// 读取图像cv::Mat inputImage cv::imread(input.jpg);// 检查图像是否成功加载if (inputImage.empty()) {std::cerr 无法加载图像 std::endl;return -1;}// 创建一个与输入图像相同大小的输出图像cv::Mat outputImage;// 定义高斯内核大小和标准差int kernelSize 5; // 内核大小奇数值推荐double sigma 1.0; // 标准差// 应用高斯模糊cv::GaussianBlur(inputImage, outputImage, cv::Size(kernelSize, kernelSize), sigma);// 显示原始图像和模糊后的图像cv::imshow(原始图像, inputImage);cv::imshow(高斯模糊后的图像, outputImage);// 等待用户按下键盘任意键后关闭窗口cv::waitKey(0);return 0;
}
