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[人工智能]OpenCv图像处理之方框滤波-线性滤波

OpenCv图像处理之方框滤波-线性滤波


未完待续…

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void resize_img(Mat &mat, int width, int height, int interpolation = INTER_AREA);

Mat zero_img(int width, int height, int type);

void box_filter_img(Mat &src, Mat &dst, int kernel = 3, int depth = -1, int x = -1, int y = -1, bool normalize = true);

int main() {
    Mat img, clone_img, dst_img, merge_img;
    img = imread("D:/cat.jpg", 3);
    if (img.empty()) {
        cout << "open the file failed" << endl;
        return -1;
    }
    clone_img = img.clone();
    double scale = 0.5;
    int width = int(img.cols * scale);
    int height = int(img.rows * scale);
    int type = clone_img.type();
    int kernel = 5;
    resize_img(clone_img, width, height);
    dst_img = zero_img(width, height, type);
    merge_img = zero_img(width, height, type);
    box_filter_img(clone_img, dst_img, kernel);
    addWeighted(clone_img, 0.4, dst_img, 0.8, 0, merge_img);
    imshow("original_img", clone_img);
    imshow("box_filter_img", dst_img);
    imshow("merge_img", merge_img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

void resize_img(Mat &mat, int width, int height, int interpolate) {
    resize(mat, mat, Size(width, height), 0, 0, interpolate);
}

Mat zero_img(int width, int height, int type) {
    Mat mat = Mat::zeros(Size(width, height), type);
    return mat;
}

void box_filter_img(Mat &src, Mat &dst, int kernel, int depth, int x, int y, bool normalize) {

    boxFilter(src, dst, depth, Size(kernel, kernel), Point(x, y), normalize);
}

效果图
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加:2021-08-31 15:27:21  更:2021-08-31 15:29:34 
 
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