OpenCV CUDA模块图像过滤------用于创建一个最大值盒式滤波器(Max Box Filter)函数createBoxMaxFilter()

  • 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

createBoxMaxFilter()函数创建的是一个 最大值滤波器(Maximum Filter),它对图像中每个像素邻域内的像素值取最大值。常用于:

  • 去除暗噪声(dark noise)
  • 提取局部最大值区域
  • 膨胀操作的替代方法之一

与 cv::cuda::createBoxFilter 类似,但它的卷积核不是加权平均,而是取最大值。

函数原型

cpp 复制代码
Ptr<Filter> cv::cuda::createBoxMaxFilter 	
(
 		int  	srcType,
 		Size  	ksize,
		Point  	anchor = Point(-1, -1),
		int  	borderMode = BORDER_DEFAULT,
		Scalar  	borderVal = Scalar::all(0) 
	) 		

参数

  • srcType 输入/输出图像类型。仅支持 CV_8UC1 和 CV_8UC4。

  • ksize 核大小(卷积核的宽度和高度)。

  • anchor 锚点。默认值 (-1) 表示锚点位于卷积核中心。

  • borderMode 像素外推方法(边界填充方式)。详细信息,请参见 borderInterpolate。

  • borderVal 默认边界值

代码示例

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

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat h_img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );  // 确保是单通道图像
    if ( h_img.empty() )
    {
        std::cerr << "Error: Image not found!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 上传图像到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_src, d_dst;
    d_src.upload( h_img );

    // 创建 Max Box Filter(支持 CV_8UC1 或 CV_32FC1)
    cv::Ptr< cv::cuda::Filter > maxFilter = cv::cuda::createBoxMaxFilter( d_src.type(),         // 输入图像类型
                                                                          cv::Size( 5, 5 ),     // 卷积核大小
                                                                          cv::Point( -1, -1 ),  // 锚点默认为中心
                                                                          cv::BORDER_DEFAULT    // 默认边界处理
    );

    // 应用滤波器
    maxFilter->apply( d_src, d_dst );

    // 下载结果回 CPU
    cv::Mat h_dst;
    d_dst.download( h_dst );

    // 显示结果
    cv::imshow( "Original", h_img );
    cv::imshow( "Max Filtered", h_dst );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
小深ai硬件分享8 分钟前
ChatGPT革命升级!o3-pro模型重磅发布:开启AI推理新纪元
运维·服务器·人工智能·深度学习
东临碣石8219 分钟前
【AI论文】利用自注意力机制实现大型语言模型(LLMs)中依赖于输入的软提示
人工智能·深度学习·语言模型
军军君011 小时前
基于Springboot+UniApp+Ai实现模拟面试小工具一:系统需求分析及设计
前端·vue.js·人工智能·spring boot·后端·uni-app·node.js
科技小E4 小时前
睡岗检测算法AI智能分析网关V4全场景智能守护,筑牢安全效率防线
网络·人工智能·安全
视频砖家5 小时前
数字化动态ID随机水印和ID跑马灯实现教育视频防录屏
人工智能·视频加密·用户id跑马灯·视频防下载·数字化动态id随机水印·保利威加密
struggle20258 小时前
DeepSpeed 是一个深度学习优化库,使分布式训练和推理变得简单、高效和有效
人工智能·深度学习
猎嘤一号9 小时前
使用 PyTorch 和 TensorBoard 实时可视化模型训练
人工智能·pytorch·python
lingxiao1688810 小时前
对3D对象进行形变分析
计算机视觉·halcon·3d视觉·3d表面匹配·3d变形的表面匹配
whoarethenext10 小时前
使用 C/C++ 和 OpenCV 提取图像的感兴趣区域 (ROI)
c语言·c++·opencv