OpenCV计算摄影学(18)平滑图像中的纹理区域同时保留边缘信息函数textureFlattening()

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

cv::textureFlattening 是 OpenCV 中用于图像处理的一个函数,旨在平滑图像中的纹理区域,同时保留边缘信息。该技术特别适用于需要减少图像中噪声或不需要的细节,但又想保持重要特征(如边缘)的应用场景。

通过仅保留边缘位置处的梯度,然后与泊松求解器集成,可以清除选定区域的纹理,使其内容呈现平坦的外观。这里使用了Canny边缘检测器。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::textureFlattening 	
(
	InputArray  	src,
	InputArray  	mask,
	OutputArray  	dst,
	float  	low_threshold = 30,
	float  	high_threshold = 45,
	int  	kernel_size = 3 
) 	

参数

  • 参数src 输入8位3通道图像。
  • 参数 mask 输入8位1或3通道图像。
  • 参数 dst 输出图像,与src具有相同的大小和类型。
  • 参数 low_threshold 范围从0到100。
  • 参数 high_threshold 值大于100。
  • 参数 kernel_size 使用的Sobel核的大小。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载输入图像
    Mat src = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/jiangnan.jpg" );
    if ( src.empty() )
    {
        cout << "无法加载图像,请检查文件名和路径。\n";
        return -1;
    }

    // 创建一个掩模,选择整个图像进行处理
    Mat mask = Mat::ones( src.size(), CV_8UC1 ) * 255;

    // 输出图像
    Mat dst;

    // 应用纹理平整化
    textureFlattening( src, mask, dst );

    // 显示结果
    imshow( "Original Image", src );
    imshow( "Processed Image", dst );
    waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
IT_陈寒2 分钟前
Vue 3.4性能优化实战:5个鲜为人知的Composition API技巧让打包体积减少40%
前端·人工智能·后端
数据与人工智能律师10 分钟前
数据淘金时代的法治罗盘:合法收集、使用与变现数据的边界与智慧
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
王哈哈^_^18 分钟前
【数据集】【YOLO】【目标检测】建筑垃圾数据集 4256 张,YOLO建筑垃圾识别算法实战训推教程。
人工智能·深度学习·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·数据集
牛奶还是纯的好35 分钟前
双目测距实战4-自标定
人工智能·3d视觉
亚马逊云开发者1 小时前
基于Redshift MCP Server+Strands Agents SDK+Bedrock AgentCore Runtime实现Agentic
人工智能
B站计算机毕业设计之家1 小时前
计算机视觉:YOLO实现目标识别+目标跟踪技术 pyqt界面 OpenCV 计算机视觉 深度学习 计算机(建议收藏)✅
python·opencv·yolo·计算机视觉·目标跟踪·口罩识别
CoovallyAIHub1 小时前
不看异常,怎么学会识别异常?用“异常”指导异常检测!——NAGL方法解析(附代码地址)
深度学习·算法·计算机视觉
机器之心1 小时前
三百年几何猜想被推翻,数学家首次发现「穿不过去」的多面体
人工智能·openai
技术闲聊DD1 小时前
深度学习(15)-PyTorch torch.nn 参考手册
人工智能·pytorch·深度学习
缘友一世1 小时前
LLama 3分组查询注意力与KV缓存机制
人工智能·深度学习·缓存·transformer·llama·gqa·kv缓存