玩转图片处理：探索方形滤波器2.0

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第14天

1 概述

方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数 的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。

2 参数讲解

函数原型如下。 C++

void boxFilter(InputArray src, OutArray dst, int ddepth, Size ksize, 
    Point anchor = Point(-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT);

• 第一个参数，InputArrav类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任意通道数的图片。但需要注意，待处理的图片深度应该为CV＿8U、CV＿16U、CV＿16S、CV＿32F以及CV＿64F之一。
• 第二个参数，OutputArray 类型的dst，即目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
• 第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，—1代表使用原图深度，即 src.depth（）。
• 第四个参数，Size类型（对Size类型稍后有讲解）的ksize，内核的大小。一般用Size（w，h）来表示内核的大小，其中w为像素宽度，h为像素高度。Size（3，3）就表示3x3的核大小，Size（5，5）就表示5x5的核大小。
• 第五个参数，Point 类型的 anchor，表示锚点（即被平滑的那个点）。注意它有默认值 Point（—1，—1）。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point（—1，—1）表示这个锚点在核的中心。
• 第六个参数，bool类型的 normalize，默认值为true，一个标识符，表示内核是否被其区域归一化（normalized）了。
• 第七个参数，int类型的 borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER＿DEFAULT，我们一般不去管它。

BoxFilter（）函数方框滤波所用的核表示如下。

其中：

上式中f表示原图，h表示核，g表示目标图，当normalize＝true的时候，方框滤波就变成了我们熟悉的均值滤波。也就是说，均值滤波是方框滤波归一化（normalized）后的特殊情况。其中，归一化就是把要处理的量都缩放到一个范围内，比如（0，1），以便统一处理和直观量化。而非归一化（Unnormalized）的方框滤波用于计算每个像素邻域内的积分特性，比如密集光流算法（dense optical flowalgorithms）中用到的图像倒数的协方差矩阵（covariance matrices of image derivatives)。

如果我们要在可变的窗口中计算像素总和，可以使用integral（）函数。

3 示例

代码如下：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-------------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/core/core.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
using namespace cv; 

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//	描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{ 
	// 载入原图
	Mat image=imread("1.jpg"); 

	//创建窗口
	namedWindow( "方框滤波【原图】" ); 
	namedWindow( "方框滤波【效果图】"); 

	//显示原图
	imshow( "方框滤波【原图】", image ); 

	//进行方框滤波操作
	Mat out; 
	boxFilter( image, out, -1,Size(5, 5)); 

	//显示效果图
	imshow( "方框滤波【效果图】" ,out ); 

	waitKey( 0 );     
} 

效果图：