OpenCV-Python 图像平滑处理3:boxFilter函数详解及均值滤波案例
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV-Python 图像平滑处理3:boxFilter函数详解及均值滤波案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、图像平滑处理简介
图像平滑处理的基本概念非常直观,它使用滤波器模板确定的邻域内像素的平均/加权平均灰度值代替图像中每个像素的值。平滑线处理滤波器也称均值滤波器,所有系数都相等(非加权平均)的空间均值滤波器也称为盒状滤波器。
在《OpenCV-Python 图像平滑处理1:卷积函数filter2D详解及用于均值滤波的案例》介绍了使用filter2D实现
图像平滑处理、在《OpenCV-Python 图像平滑处理2:blur函数及滤波案例》介绍了使用blur实现图像模糊处理,本文将介绍另外一个OpenCV-Python的函数boxFilter实现平滑处理。
二、boxFilter介绍
2.1、简介
boxFilter也是OpenCV用于进行图像模糊处理的函数,该函数使用盒装滤波器进行均值滤波平滑处理。盒状滤波器的所有元素都相等,其元素为浮点数。
boxFilter的核矩阵的元素取值有两种,与归一化参数normalize 有关。boxFilter对应核矩阵为:
这里的α取值规则如下:
对系数相等的盒状滤波来说,由于核矩阵的对称性,卷积和相关的处理结果相同。关于相关和卷积的关系请参考《《数字图像处理》空间滤波学习感悟2:空间相关与卷积的概念、区别及联系》的介绍。
2.2、语法说明
语法
dst = cv.boxFilter( src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]] )
参数说明
- src:输入图像,可以是任何通道数的图像,处理时是各通道拆分后单独处理,但图像深度必须是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 或CV_64F;
- ddepth:输出图像深度(请参考《图像表示的相关概念:图像深度、像素深度、位深的区别和关系》),如果目标图像深度和输入图像深度相同,则传值-1,老猿测试在Python中此时取值None、0效果也一样,注意ddepth在这里必须传值,不能使用默认值。
- dst:结果图像,其大小和类型都与输入图像相同;
- ksize:卷积核(convolution kernel )矩阵大小,如上概述所述,实际上是相关核(correlation kernel),为一个单通道的浮点数矩阵,如果针对图像不同通道需要使用不同核,则需要将图像进行split拆分成单通道并使用对应核逐个进行处理
- anchor:核矩阵的锚点,用于定位核距中与当前处理像素点对齐的点,默认值(-1,-1),表示锚点位于内核中心,否则就是核矩阵锚点位置坐标,锚点位置对卷积处理的结果会有非常大的影响
- normalize:核矩阵是否归一化处理的标记,为True进行归一化处理,否则不进行归一化处理,默认值为True
- borderType:当要扩充输入图像矩阵边界时的像素取值方法,当核矩阵锚点与像素重合但核矩阵覆盖范围超出到图像外时,函数可以根据指定的边界模式进行插值运算。可选模式包括:
注意:
- BORDER_WRAP在此不支持;
- 默认值为BORDER_DEFAULT ,与BORDER_REFLECT_101 、BORDER_REFLECT101相同
2.4、返回值
返回值为结果图像矩阵,因此输入参数中的dst参数无需输入。
从以上介绍可知,boxFilter函数与blur函数一样,就是在《OpenCV-Python 图像平滑处理1:卷积函数filter2D详解及用于均值滤波的案例》介绍的filter2D的一种用于均值滤波的特定应用,而blur函数又是boxFilter函数归一化处理的特例。
三、使用案例
下面的案例脱胎于OpenCV帮助文档,代码对输入图像进行均值滤波:
import cv2
import numpy as np
from opencvPublic import cmpMatrix
def smoothingByBlur():
img = cv2.imread('f:\\\\pic\\\\opencvLogo.JPG')
ksize = (5,5)
dst = cv2.blur(img, ksize)
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
return dst
def smoothingByBoxFilter():
img = cv2.imread('f:\\\\pic\\\\opencvLogo.JPG')
ksize = (5,5)
dst = cv2.boxFilter(img, ddepth=-1, ksize=ksize,normalize =True)
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
return dst
d1 = smoothingByBlur()
d2 = smoothingByBoxFilter()
if(cmpMatrix(d1,d2)): #对比两个结果矩阵是否一致
print('d1==d2')
else: print('d1!=d2')
结果输出:
文字输出:
d1==d2
可以看到输出图像比输入图像变模糊了,且boxFilter归一化的处理的结果矩阵与filter2D、blur处理的结果完全一样。
当不进行归一化处理时,图像处理效果如下:
四、小结
本文介绍了图像平滑处理及均值滤波等基础概念,并详细介绍了卷积函数boxFilter的Python语法及参数,并用之进行了对图像的均值滤波平滑处理,可以看到其归一化的模糊化处理结果与filter2D、blur函数完全一样,实际上它是filter2D一种特定场景的应用,而blur又是boxFilter函数归一化处理的特例。
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