C#OpenCV算子-滤波

5.1 均值滤波

函数原型：

void Blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point? anchor = null, BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101)
/*
参数：
    src: 输入图像.
    dst: 输出图像. 
    ksize:滤波核的大小.
    Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值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。
    borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。
功能：
    对图片进行均值滤波处理。
*/

例子：

static void Main(string[] args)
{
    Mat src1 = new Mat(@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg");
    Mat dst = new Mat();
    Cv2.Blur(src1, dst, new Size(11, 11));
    Cv2.ImShow("test", dst);
    Cv2.WaitKey();
}

实验样例：

Src1	dst

---

5.2 中值滤波

函数原型：

void MedianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
/*
参数：
    src: 输入图像.
    dst: 输出图像. 
    ksize:滤波核的大小.
功能：
    对图片进行中值滤波处理。
*/

例子：

static void Main(string[] args)
{
    Mat src1 = new Mat(@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg");
    Mat dst = new Mat();
    Cv2.MedianBlur(src1, dst, 5);
    Cv2.ImShow("test", dst);
    Cv2.WaitKey();
}

实验样例：

Src1	dst

---

5.3 高斯滤波

函数原型：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101)
/*
参数：
    src: 输入图像.
    dst: 输出图像. 
    ksize:滤波核的大小.
    sigmaX，表示高斯核函数在X方向的的标准偏差.
    sigmaY，表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。若sigmaY为零，就将它设为sigmaX，如果sigmaX和sigmaY都是0，那么就由ksize.width和ksize.height计算出来
    borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。
功能：
    对图片进行高斯滤波处理。
*/

例子：

static void Main(string[] args)
{
    Mat src1 = new Mat(@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg");
    Mat dst = new Mat();
    Cv2.GaussianBlur(src1, dst, new Size(5, 5), 3);
    Cv2.ImShow("test", dst);
    Cv2.WaitKey();
}

实验样例：

Src1	dst

---

5.4 形态学处理

函数原型：

void MorphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, MorphTypes op, InputArray? element, Point? anchor = null, int iterations = 1, BorderTypes borderType = BorderTypes.Constant, Scalar? borderValue = null)
/*
参数：
    src: 输入图像.
    dst: 输出图像. 
    op:形态操作类型（包括：开运算、闭运算、形态梯度、顶帽、黑帽等）
    element:卷积核的大小.
    Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值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。
    Iteration:形态学操作次数.
    borderType:用于推断图像外部像素的某种边界模式.
    borderValue:边界值.
功能：
    对图片进行指定的形态学处理
*/

例子：

static void Main(string[] args)
{
    Mat src1 = new Mat(@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg");
    Mat dst = new Mat();
    int MorphSize = 3;
    Mat element = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(2 * MorphSize + 1, 2 * MorphSize + 1), new    OpenCvSharp.Point(-1, -1));
    Cv2.MorphologyEx(src1, dst, MorphTypes.Dilate, element);   //膨胀处理为例子
    Cv2.ImShow("test", dst);
    Cv2.WaitKey();
}

实验样例：

Src1	dst（膨胀）

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5.5 阈值化

函数原型：

double Threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, ThresholdTypes type)
/*
参数：
    src: 输入图像.
    dst: 输出图像. 
    thresh:阈值
    maxval:要与阈值二进制和阈值binary_inv阈值类型一起使用的最大值。.
    type:阈值类型（包括：阈值二值化、反二值化阈值、截断阈值、阈值取零、阈值反取零等）
功能：
    对图像进行指定的阈值化处理。
*/

例子：

static void Main(string[] args)
{
    Mat src1 = new Mat(@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg");
    Mat dst = new Mat();
    Cv2.Threshold(src1, dst, 125, 255, ThresholdTypes.Binary);   //二值化为例子
    Cv2.ImShow("test", dst);
    Cv2.WaitKey();
}

实验样例：

Src1	dst（二值化）

 

 

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笔者说明：

　　该笔记来源于本人学习OpenCvSharp时的资料，

　　分享出来只是为了供大家学习，并且为了自己以后想要用的时候方便寻找。

时间：2023年3月14日

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