vs2015+opencv3.3.1 实现 c++ 双边滤波器(Bilateral Filter)
#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;
}
}
}
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