【OpenCV 基础知识 13】高斯平滑处理图像

函数 cvSmooth 可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像,并且支持8位到16位的转换(与cvSobel和cvLaplace相似)和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以(in-place)方式处理图像。 中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道, 8-位图像,但是不能以 in-place 方式处理图像。

js 复制代码
program cv_Smooth;

{$APPTYPE CONSOLE}
{$R *.res}

uses
  System.SysUtils,
  ocv.highgui_c,
  ocv.core_c,
  ocv.core.types_c,
  ocv.imgproc_c,
  ocv.imgproc.types_c,
  uResourcePaths;

const
  // 桁 赅痱桧觇
  filename = cResourceMedia + 'cat2.jpg';

var
  image: PIplImage = nil;
  dst: PIplImage = nil;

begin
  try
    // 从文件加载图像并将其分配给变量 `image`
    image := cvLoadImage(filename, 1);

    // 克隆图像,将其分配给变量 `dst`
    dst := cvCloneImage(image);

    // 打印图像文件名
    Writeln('[i] image: ', filename);

    // 如果图像未被成功加载,终止程序
    if not Assigned(image) then
      Halt;

    // 创建并显示名为 'original' 的窗口,用于显示原始图像
    cvNamedWindow('original', CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    // 创建并显示名为 'Smooth' 的窗口,用于显示经过平滑处理后的图像
    cvNamedWindow('Smooth', CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    // 对原始图像进行高斯平滑处理,结果存储在 `dst` 中
    cvSmooth(image, dst, CV_GAUSSIAN, 3, 3);

    // cvSmooth(image, dst, CV_BLUR_NO_SCALE, 3, 3);

    cvShowImage('original', image);
    cvShowImage('Smooth', dst);

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(image);
    cvReleaseImage(dst);

    cvDestroyWindow('original');
    cvDestroyWindow('Smooth');
  except
    on E: Exception do
      Writeln(E.ClassName, ': ', E.Message);
  end;

end.
相关推荐
池央1 小时前
AI性能极致体验:通过阿里云平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型
人工智能·阿里云·云计算
我们的五年1 小时前
DeepSeek 和 ChatGPT 在特定任务中的表现:逻辑推理与创意生成
人工智能·chatgpt·ai作画·deepseek
Yan-英杰1 小时前
百度搜索和文心智能体接入DeepSeek满血版——AI搜索的新纪元
图像处理·人工智能·python·深度学习·deepseek
Fuweizn1 小时前
富唯智能可重构柔性装配产线:以智能协同赋能制造业升级
人工智能·智能机器人·复合机器人
taoqick3 小时前
对PosWiseFFN的改进: MoE、PKM、UltraMem
人工智能·pytorch·深度学习
suibian52353 小时前
AI时代:前端开发的职业发展路径拓宽
前端·人工智能
预测模型的开发与应用研究4 小时前
数据分析的AI+流程(个人经验)
人工智能·数据挖掘·数据分析
源大模型4 小时前
OS-Genesis:基于逆向任务合成的 GUI 代理轨迹自动化生成
人工智能·gpt·智能体
PowerBI学谦5 小时前
Python in Excel高级分析:一键RFM分析
大数据·人工智能·pandas
运维开发王义杰6 小时前
AI: Unsloth + Llama 3 微调实践,基于Colab
人工智能·llama