📅  最后修改于: 2020-11-23 03:41:59             🧑  作者: Mango
在高斯模糊操作中,图像使用高斯滤镜而不是盒滤镜进行卷积。高斯滤波器是一种低通滤波器,可消除高频分量的减少。
您可以使用imgproc类的Gaussianblur()方法对图像执行此操作。以下是此方法的语法-
GaussianBlur(src, dst, ksize, sigmaX)
此方法接受以下参数-
src-一个Mat对象,代表此操作的源(输入图像)。
dst-表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。
ksize-表示内核大小的Size对象。
sigmaX-类型为double的变量,表示X方向上的高斯核标准偏差。
以下程序演示了如何对图像执行高斯模糊操作。
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class GaussianTest {
public static void main(String args[]) {
// Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
String file ="C:/EXAMPLES/OpenCV/sample.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
// Creating an empty matrix to store the result
Mat dst = new Mat();
// Applying GaussianBlur on the Image
Imgproc.GaussianBlur(src, dst, new Size(45, 45), 0);
// Writing the image
Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap9/Gaussian.jpg", dst);
System.out.println("Image Processed");
}
}
假设以下是上述程序中指定的输入图像sample.jpg 。
在执行程序时,您将获得以下输出-
Image Processed
如果打开指定的路径,则可以观察到输出图像,如下所示: