标签:锐化 Mat 滤波 像素 OpenCV 美颜 清晰度 双边
一、概述
案例:使用双边滤波对图片进行美化。特性:双边滤波能够很好的保留边缘的同时抑制平坦区域的噪声。也就是下图的人脸看上去更平滑了,而且还不影响头发手的部分。
实现步骤:先试用bilateralFilter对图片进行过滤,然后再利用filter2D的锐化算子提升图片的整体的清晰度。
二、展示效果
比较左图和右图会发现,左图人脸上的痔没有了。整体看上去也更平滑了。下图相对于右图来说,清晰度更高了,棱角更分明 。
三、示例代码
//中值滤波对椒盐噪声有很好的的抑制作用 //原理:卷积核所圈定范围取中位数 //均值滤波无法克服边缘像素信息丢失的缺陷。原因是均值滤波是基于平局权重。高斯模糊部分克服了该缺陷,但是无法完全避免,因为没有考虑像素值的不同。 //高斯双边模糊是边缘保留的滤波方法,避免了边缘信息丢失,保留了像素轮廓不变。 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char const *argv[]) { //加载图形 Mat src = imread("girl.jpg"); if(!src.data){ cout<< "can't load image ..."<< endl; return -1; } imshow("src",src); //中值模糊 // Mat mediaBlurMat; // medianBlur(src,mediaBlurMat,3); // imshow("mediaBlurMat",mediaBlurMat); //高斯双边滤波 Mat bilateralMat; /** * 双边滤波参数说明: * 15--->计算半径,半径之内的都会被纳入计算,如果提供-1则根据sigma space参数进行计算 * 100--->sigma color 决定多少差值之内的像素会被计算 * 5----->sigma space 如果d的值大于0则申明无效,否则根据他来计算d的值 **/ bilateralFilter(src,bilateralMat,15,50,5); imshow("bilateralMat",bilateralMat); //对双边滤波后的图像执行锐化操作,提升图片的棱角以及清晰度 Mat resultImage; Mat kernel = (Mat_<int>(3,3)<< 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); filter2D(bilateralMat,resultImage,-1,kernel,Point(-1,-1),0); imshow("resultImage",resultImage); waitKey(0); return 0; }
标签:锐化,Mat,滤波,像素,OpenCV,美颜,清晰度,双边 来源: https://www.cnblogs.com/tony-yang-flutter/p/15384394.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。