OpenCV 滤波处理 —— 均值模糊与高斯模糊

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void main() {
	Mat src = imread("F:/VisualStudioSpace/OpenCV/Resource/Naruto.jpg");
	// 拷贝 src 的参数, 创建一个空的 dst;
	Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
	// 进行掩模操作
	uchar *top_pixel, *cur_pixel, *bottom_pixel, *dst_pixel;
	int channels = src.channels();
	int rows = src.rows;
	int cols = src.cols * channels;
	// 边缘部分不进行处理
	for (int i = 1; i < rows - 1; i++) {
		top_pixel = src.ptr(i - 1);      // 上一行像素的首地址
		bottom_pixel = src.ptr(i + 1);   // 下一行像素的首地址
		cur_pixel = src.ptr(i);          // 当前行像素的首地址
		dst_pixel = dst.ptr(i);          // 目标输出 Mat 当前行的像素首地址
		// 边缘部分不进行处理
		for (int j = channels; j < cols - channels; j++) {
			/* 均值模糊掩模测试 3 x 3: 
			   dst_pixel = (
			       top_left + top_center + top_right + 
				   cur_left + cur_right + 
   				   bottom_left + bottom_center + botton_right
				) / 8
			*/
			dst_pixel[j] = (
				top_pixel[j - channels] + top_pixel[j] + top_pixel[j + channels] +
				cur_pixel[j - channels] + cur_pixel[j + channels] + 
				bottom_pixel[j - channels] + bottom_pixel[j] + bottom_pixel[j + channels]
			) / 8;
		}
	}
	imshow("Origin", src);
	imshow("Mask", dst);
	cvWaitKey(0);
}

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void main() {
	Mat src = imread("F:/VisualStudioSpace/OpenCV/Resource/Naruto.jpg");
	Mat dst;
	// 均值模糊
	blur(
		src,
		dst, 
		Size(3, 3),      // 卷积核大小(需为奇数, 否则卷积相乘之后, 找不到中心点)
		Point(-1, -1)    // 指定掩模计算之后, 最终作用的像素点, Point(-1, -1) 表示卷积核的中心对应的像素点
	);
	imshow("blur", dst);
	cvWaitKey(0);
}

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void main() {
	Mat src = imread("F:/VisualStudioSpace/OpenCV/Resource/Naruto.jpg");
	Mat dst;
	// 高斯模糊
	GaussianBlur(
		src,
		dst, 
		Size(15, 15),    // 卷积核大小(需为奇数, 否则卷积相乘之后, 找不到中心点)
		0,               // sigmaX: 传 0 会自己计算: sigmaX = 0.3 * ((kenelSize - 1) * 0.5 - 1) + 0.8
		0                // sigmaY: 不传代表和 sigmaX 值相同
	);
	imshow("Gaussian", dst);
	cvWaitKey(0);
}