【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
编码小哥4 分钟前
OpenCV光流估计:运动检测与跟踪
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
QBoson6 分钟前
水处理AI突破小样本困境:VAE数据增强让污染物降解预测精度达88%
人工智能
浅川.259 分钟前
机器学习基础知识
人工智能·机器学习
永远都不秃头的程序员(互关)10 分钟前
深度解密自注意力机制:AI模型“聚焦”能力的核心奥秘与实践
人工智能
zhengfei61110 分钟前
与人工智能安全相关的优质资源
人工智能·安全
TGITCIC11 分钟前
LangGraph:让AI学会“回头是岸”的智能体架构
人工智能·rag·ai agent·图搜索·ai智能体·langgraph·graphrag
2501_9413297212 分钟前
家庭日常物品目标检测与识别系统实现_MaskRCNN改进模型应用
人工智能·目标检测·计算机视觉
打小就很皮...13 分钟前
Claude + Skills 快速生成PPT
人工智能·claude·skills
过期的秋刀鱼!15 分钟前
机器学习-正则化线性回归
人工智能·深度学习·机器学习·大模型·线性回归·过拟合和欠拟合·大模型调参
_codemonster17 分钟前
计算机视觉入门到实战系列(十七)基于视觉词袋模型的图像分类算法--视觉词典构建
机器学习·计算机视觉·分类