【opencv】教程代码 —ImgProc (10）图像平滑处理

10. Smoothing.cpp 图像平滑处理

演示不同滤波器的效果。这些滤波器包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。每个滤波器都会在原始图像上应用，并显示滤波后的效果。

/**
 * 文件 Smoothing.cpp
 * 简单滤镜的样例代码
 * 作者 OpenCV团队
 */
 
 
//引入所需库文件
#include <iostream>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
 
//定义一些全局变量
int DELAY_CAPTION = 1500;  //延迟时间
int DELAY_BLUR = 100;   //模糊延迟时间
int MAX_KERNEL_LENGTH = 31;  //最大滤镜核心大小
 
 
Mat src; Mat dst;  // 定义两个Mat变量，src存储原始图像，dst用于存储处理后的图像
char window_name[] = "Smoothing Demo";  //程序窗口的名字
 
 
//函数声明
int display_caption( const char* caption ); //显示文字
int display_dst( int delay );  //显示图片
 
 
/**
 * 主函数
 */
int main( int argc, char ** argv )
{
    //创建一个窗口
    namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE );
 
 
    //载入原始图像
    const char* filename = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";   //如果用户没有输入，则默认打开lena.jpg
 
 
    src = imread( samples::findFile( filename ), IMREAD_COLOR );  //使用imread函数读取图像文件
    if (src.empty())
    {
        printf(" Error opening imagen\n");   //如果图像为空，则打印错误信息
        printf(" Usage:\n %s [image_name-- default lena.jpg] n", argv[0]); //显示使用说明
        return EXIT_FAILURE;  //结束程序
    }
 
 
    //显示原始图像
    if( display_caption( "Original Image" ) != 0 )
    {
        return 0;  //如果失败，结束程序
    }
 
 
    dst = src.clone();  //克隆src到dst
    if( display_dst( DELAY_CAPTION ) != 0 )
    {
        return 0;  //如果失败，结束程序
    }
 
 
    //应用均值模糊
    if( display_caption( "Homogeneous Blur" ) != 0 )
    {
        return 0;  //显示标题失败，结束程序
    }
 
 
    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    {
        //应用模糊滤镜
        blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) );
        if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 )
        {
            return 0;  //显示图像失败，结束程序
        }
    }
 
 
 
 
    //应用高斯模糊
    if( display_caption( "Gaussian Blur" ) != 0 )
    {
        return 0;  //显示标题失败，结束程序
    }
 
 
    //应用高斯模糊滤镜
    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    {
        GaussianBlur( src, dst, Size( i, i ), 0, 0 );
        if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 )
        {
            return 0;  //显示图像失败，结束程序
        }
    }
 
 
 
 
    //应用中值模糊
    if( display_caption( "Median Blur" ) != 0 )
    {
        return 0;  //显示标题失败，结束程序
    }
 
 
    //应用中值模糊滤镜
    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    {
        medianBlur ( src, dst, i );
        if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 )
        {
            return 0;  //显示图像失败，结束程序
        }
    }
    
 
 
    //应用双边滤波
    if( display_caption( "Bilateral Blur" ) != 0 )
    {
        return 0;  //显示标题失败，结束程序
    }
 
 
    //应用双边滤波器
    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    {
        bilateralFilter ( src, dst, i, i*2, i/2 );
        if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 )
        {
            return 0;  //显示图像失败，结束程序
        }
    }
 
 
    //完成
    display_caption( "Done!" );
 
 
    return 0;
}
 
 
/**
 * @function display_caption 显示标题函数
 */
int display_caption( const char* caption )
{
    dst = Mat::zeros( src.size(), src.type() ); //暂时将dst置为src相同大小的全零矩阵
    putText( dst, caption,
             Point( src.cols/4, src.rows/2),
             FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(255, 255, 255) ); //将标题文字写入dst图片中
 
 
    return display_dst(DELAY_CAPTION); //显示dst图片
}
 
 
/**
 * @function display_dst 显示dst图片函数
 */
int display_dst( int delay )
{
    imshow( window_name, dst ); //显示窗口中的dst图片
    int c = waitKey ( delay );  //等待按键事件
    if( c >= 0 ) { return -1; }  //如果有按键输入，则返回-1
    return 0;  //否则返回0
}