OpenCV图像过滤器介绍

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法，包括图像过滤器。图像过滤器是一种可以改变图像外观和属性的技术。这篇文章将向程序员们介绍OpenCV图像过滤器的基础知识和使用方法。

图像过滤器分类

OpenCV中的图像过滤器主要分为两种：滤波器和变换器。

• 滤波器：基于图像的像素的局部区域来处理像素值。根据处理方式，滤波器可以分为低通滤波器和高通滤波器。

  • 低通滤波器：将高频内容滤除，保留低频内容，常用于模糊和平滑图像。
  • 高通滤波器：将低频内容滤除，保留高频内容，常用于增强图像边缘和细节。

• 变换器：通过应用变换的方式对图像进行处理，如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Canny边缘检测等。

OpenCV滤波器函数

OpenCV提供了多种滤波器函数，包括低通滤波器函数、高通滤波器函数、中值滤波器函数、Bilateral滤波器函数等，这里只介绍几个常用的滤波器函数：

cv2.blur()

dst = cv2.blur(src,ksize)

功能：利用归一化卷积框来进行模糊化处理。

src：输入图像

dst：输出图像

ksize：卷积核的大小。如(3,3)表示3x3的卷积核，(5,5)表示5x5的卷积核。

# 示例代码
import cv2  
import numpy as np  

img=cv2.imread('lena.jpg') 

# 模糊处理，卷积框大小为(5,5)
dst=cv2.blur(img, (5,5))  

cv2.imshow('dst',dst)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

cv2.GaussianBlur()

dst = cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,sigmaY[,borderType]])

功能：实现高斯滤波器，卷积核中心元素权重高，逐渐递减至边缘。

src：输入图像

dst：输出图像

ksize：高斯核尺寸，如(3,3)表示3x3的高斯核。

sigmaX：高斯核在X方向上的标准偏差。

sigmaY：高斯核在Y方向上的标准偏差。如果sigmaY=0，则与sigmaX相同。

borderType：边缘填充方式。

# 示例代码
import cv2  
import numpy as np  

img=cv2.imread('lena.jpg') 

# 高斯滤波，卷积核大小为(5,5)，sigmaX=5
dst=cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 5)  

cv2.imshow('dst',dst)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

cv2.medianBlur()

dst = cv2.medianBlur(src,ksize)

功能：中值滤波器

src：输入图像

dst：输出图像

ksize：滤波器大小，必须是奇数。

# 示例代码
import cv2  
import numpy as np  

img=cv2.imread('lena.jpg') 

# 中值滤波，卷积框大小为5
dst=cv2.medianBlur(img, 5)  

cv2.imshow('dst',dst)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

结论

本文简要介绍了OpenCV图像过滤器的基础知识和常用函数，复杂应用仍需探索。图片质量影响算法的迭代效果，应尽可能进行归一化处理。