#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream>
#include<vector>
using namespace cv;
using namespace std; void GetGaussianKernel(double*& gaus_1, const int size, const double sigma_s);
void gaussianFilter2(const vector<uchar>& corrupted, vector<uchar> &smooth, double*& templates,const int width,const int height, const double sigma_r, const int size_m); int main() { const double sigma_r = 30; //值域的sigma
const double PI = 4.0*atan(1.0); //圆周率π赋值
const int size_m = 5; //模板大小
const double sigma_s = 10; //空间域的sigma
double *templates; templates = new double[size_m*size_m];
GetGaussianKernel(templates, size_m, sigma_s);
Mat img = imread("123.jpg", 3); // namedWindow("MyWindow");
// imshow("MyWindow", img); vector<uchar> array(img.rows*img.cols*3);
if (img.isContinuous()) { array.assign(img.datastart, img.dataend); } vector<uchar> no(img.rows*img.cols*3); gaussianFilter2(array, no, templates ,int(img.cols)*3, img.rows,sigma_r,size_m); Mat now((int)img.rows, (int)img.cols, CV_8UC3 ); for (int i = 0; i < img.rows; i++)
for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
now.at<Vec3b>(i, j)[0] = no[i*img.cols*3 + j*3];
now.at<Vec3b>(i, j)[1] = no[i*img.cols*3 + j*3 + 1];
now.at<Vec3b>(i, j)[2] =no[i*img.cols*3 + j*3 + 2];
} imwrite("1123.jpg", now);
namedWindow("MyWindow1");
imshow("MyWindow1", now);
waitKey(0);
return 0;
} void GetGaussianKernel(double*& gaus_1, const int size, const double sigma_s)
{
double **gaus = new double*[size];
for (int i = 0; i<size; i++)gaus[i] = new double[size]; double sum = 0;
for (int i = -size / 2; i<size / 2 + 1; i++) {
for (int j = -size / 2; j<size / 2 + 1; j++) {
gaus[i + size / 2][j + size / 2] = exp(-((i*i) + (j*j)) / (2 * sigma_s*sigma_s));
sum += gaus[i + size / 2][j + size / 2];
}
} for (int i = 0; i<size; i++) {
for (int j = 0; j<size; j++) {
gaus[i][j] /= sum;
gaus_1[i*size + j] = gaus[i][j]; //使用一维更简单
}
}
return;
} void gaussianFilter2(const vector<uchar>& corrupted, vector<uchar> &smooth,double*& templates,const int width,const int height,const double sigma_r, const int size_m) {
int len = size_m / 2;
smooth = corrupted; //复制像素 for (int j = 0; j<height ; j++) { //边缘不处理
for (int i = 0; i<width ; i++) {
double sum = 0;
int index = 0;
double sum_c = 0;
double temp = 0;
for (int m = j - len; m<j + len + 1; m++) {
for (int n = i - 3 * len; n<i + 3 * len + 1; n += 3) {
if (m<0 || n<0 || m>height - 1 || n>width - 1)continue;  //边缘处理
temp = templates[index++] * exp(-(corrupted[m*width + n] - corrupted[j*width + i])*(corrupted[m*width + n] - corrupted[j*width + i]) / (2.0*sigma_r*sigma_r));
sum += corrupted[m*width + n] * temp;
sum_c += temp;
}
}
sum /= sum_c;
if (sum > 255)
sum = 255;
if (sum < 0)
sum = 0;
smooth[j*width + i] = sum;
}
}
}

  

vs2015+opencv3.3.1 实现 c++ 双边滤波器(Bilateral Filter)的更多相关文章

  1. 【VS开发】【图像处理】双边滤波器bilateral filter

    目录(?)[-] 简介 原理 代码实现 1 Spatial Weight 2 Similarity Weight 3 Color Filtering 在SSAO中的使用 1. 简介 图像平滑是一个重要 ...

  2. win7下VS2015+opencv3.1.0配置

    由于opencv与vs的适配版本不同,本人在官网下载opencv3.1.0,其可以和VS2013.VS2015适配,文中以VS2015为例 opencv2.4.13-----vc11;vc12 ope ...

  3. [转]VS2015+OpenCV3.3 GPU模块和opencv_contrib模块的编译以及采用CMake编译opencv_contrib时提示“No extra modules found in folder”问题的解决方案

    据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法 ...

  4. Win10 64位+VS2015+Opencv3.3.0安装配置

    Win10 64位+VS2015+Opencv3.3.0安装配置 1.我们首先下载VS2015.OpenCV3.3.0. 1.1 VS2015下载 在官网https://visualstudio.mi ...

  5. 【C++】双边滤波器(bilateral filter)

    Bilateral Filtering for Gray and Color Images 双边滤波器:保留边界的平滑滤波器. 在局部上,就是在灰度值差异不大的区域平滑,在灰度值差异比较大的边界地区保 ...

  6. win10+VS2015+opencv3.4.0配置方法

    win10+VS2015+opencv3.4.0配置方法 操作环境: windows10 64位opencv 3.4.0:https://opencv.org/releases.html(选择open ...

  7. vs2015+opencv3.3.1 实现 c++ 彩色高斯滤波器(Gaussian Smoothing, Gaussian Blur, Gaussian Filter)

    //高斯滤波器 https://github.com/scutlzk#include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream ...

  8. vs2015+opencv3.3.1 实现 c++ 灰度高斯滤波器

    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream> #include<vector> using ...

  9. win10+vs2015+opencv3.0 x86/x64配置(debug+release)

    最近做一些图像识别的项目,用到了opencv,opencv3.1没有x86版本,所以只能用opencv3.0来完成,下面介绍一下在window10下vs2015 配置opencv3.0的过程(x86和 ...

随机推荐

  1. NoSuchBeanDefinitionException: No bean named 'shiroFilter' is defined

    以前运行正常的项目,过了一段时间再运行时出问题,打开链接无反应,无法访问Tomcat,空白页面. 经检查发现,在Tomcat log中有报错: NoSuchBeanDefinitionExceptio ...

  2. thinkphp遇到的小问题,js文件中U方法不被解析

    我想在js文件中写ajax, 写完发现异常, 本以为是js文件中不支持ajax 后来发现时地址解析错误. 也就是U方法在js文件中不被解析. 貌似thinkphp解析,tpl文件中的一些元素. js文 ...

  3. python's twelth day for me

    闭包: 内层函数对外层函数的变量(非全局变量)的引用. python 遇到闭包,有一个机制,会开辟一个空间,将闭包中的全部变量放入其中.且不会随着函数的结束而关闭. 闭包的完美体现:装饰器. 打印函数 ...

  4. java成神之——jaxb操作xml的基本使用

    JAXB 依赖 读取xml配置 写配置 自定义写配置 结语 JAXB 依赖 <dependency> <groupId>javax.activation</groupId ...

  5. HashMap与ConcurrentHashMap的区别(转)

    从JDK1.2起,就有了HashMap,正如前一篇文章所说,HashMap不是线程安全的,因此多线程操作时需要格外小心. 在JDK1.5中,伟大的Doug Lea给我们带来了concurrent包,从 ...

  6. Mesh Filter & Mesh Render

    [Mesh Filter] The Mesh Filter takes a mesh from your assets and passes it to the Mesh Renderer for r ...

  7. Hadoop之MapReduce(二)序列化,排序及分区

    MapReduce的序列化 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对 ...

  8. Nginx 下配置Laravel 错误404

    宝塔的访问路径改一下 在站点的配置文件下面server里面加上 location / { try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string; } 然后重启Ng ...

  9. 一,安装python

    在Windows上安装Python 首先,从Python的官方网站www.python.org下载最新的2.7.9版本,地址是这个: http://www.python.org/ftp/python/ ...

  10. XP下,移动窗口产生重影的问题

    最近做了一个东西,其中有一个小窗口需要跟着主窗口一起移动,结果发现在Xp系统上总是产生重影,需要刷新桌面才能消失. 移动窗口我使用的是MoveWindow,最后一个参数bRepaint传递的是FALS ...