OpenCV.高斯模糊_opencv高斯模糊

高斯模糊

均值模糊系kernal系数均相等情况下，实际上还存在着在空间上由于相对位置不同而引起kernal中每个系数有不同的权重的模糊，称之为高斯模糊。高斯模糊的每个系数的权重由高斯正态分布而生成，根据高斯公式可知，当δ为1时，对于kernal而言，越在卷积核中心，其系数越高。当然，δ越大，其模糊程度也越明显。在OpenCV中，高斯模糊由Gaussianblur() 实现，该函数定义如下：

GaussianBlur(src, dst, ksize, sigmaX)

各参数解释如下：

• src
  表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。

• 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
  类型变量double表示X方向上的高斯核标准差（模糊程度）。

实际上还存在sigmaY 该参数，当其不填写时表示由sigmaX计算得到。当ksize非零时，sigmaX则有kisze计算得到，当kisze为零时，sigmaX则必须填写。

高斯模糊能够起到抑制噪声的作用，通常其kernal的ksize为5x5或3x3。

Java代码（JavaFX Controller层）

public class Controller{

    @FXML private Text fxText;
    @FXML private ImageView imageView;

    @FXML public void handleButtonEvent(ActionEvent actionEvent) throws IOException {

        Node source = (Node) actionEvent.getSource();
        Window theStage = source.getScene().getWindow();
        FileChooser fileChooser = new FileChooser();
        FileChooser.ExtensionFilter extFilter = new FileChooser.ExtensionFilter("PNG files (*.png)", "*.png");
        fileChooser.getExtensionFilters().add(extFilter);
        fileChooser.getExtensionFilters().add(new FileChooser.ExtensionFilter("JPG Files(*.jpg)", "*.jpg"));
        File file = fileChooser.showOpenDialog(theStage);

        runInSubThread(file.getPath());

    }

    private void runInSubThread(String filePath){
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    WritableImage writableImage = blurOfGaussian(filePath);

                    Platform.runLater(new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            imageView.setImage(writableImage);
                        }
                    });

                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }

    private WritableImage blurOfGaussian(String filePath) throws IOException {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        Mat src = Imgcodecs.imread(filePath);
        Mat dst = new Mat();

        Imgproc.GaussianBlur(src, dst, new Size(25,25), 0);

        MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();
        Imgcodecs.imencode(".jpg", dst, matOfByte);

        byte[] bytes = matOfByte.toArray();
        InputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
        BufferedImage bufImage = ImageIO.read(in);

        WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage(bufImage, null);

        return writableImage;
    }

}



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64

运行图