OpenCV CUDA模块图像过滤------创建一个盒式滤波器（Box Filter）函数createBoxFilter()

• 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::cuda::createBoxFilter 是 OpenCV CUDA 模块中的一个工厂函数，用于创建一个 盒式滤波器（Box Filter），它在 GPU 上对图像进行卷积操作。这个滤波器常用于图像平滑（模糊），其原理是对图像中每个像素的邻域区域取平均值。

函数原型

cv::Ptr<cv::cuda::Filter> cv::cuda::createBoxFilter
(
    int srcType,              // 输入图像类型
    int dstType,              // 输出图像类型（通常设为 -1 表示与输入相同）
    cv::Size ksize,           // 卷积核大小（例如 Size(5, 5)）
    cv::Point anchor = cv::Point(-1, -1),  // 锚点位置，默认为中心点
    int borderMode = cv::BORDER_DEFAULT,   // 边界填充方式
    cv::Scalar borderVal = cv::Scalar::all(0)  // 常量边界时的填充值
);

参数说明

参数名	类型	描述
srcType	int	输入图像的数据类型，如 CV_8UC3（8位无符号三通道图像）。
dstType	int	输出图像的数据类型。若为 -1，表示与输入图像相同。
ksize	cv::Size	卷积核大小（宽 x 高），例如 cv::Size(5, 5)。建议使用奇数尺寸以保证锚点居中。
anchor	cv::Point	卷积核的锚点位置，默认是 (-1, -1)，即中心点。
borderMode	int	边界扩展模式，常用值：cv::BORDER_DEFAULT, cv::BORDER_CONSTANT, cv::BORDER_REPLICATE 等。
borderVal	cv::Scalar	如果 borderMode == BORDER_CONSTANT，则用该值填充边界，默认为黑色（全零）。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudafilters.hpp>

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

    // 将图像转换为支持的数据类型
    cv::Mat h_gray;
    if ( h_img.channels() == 3 )
    {
        cv::cvtColor( h_img, h_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY );  // 转换为灰度图像
    }
    else if ( h_img.channels() == 4 )
    {
        std::vector< cv::Mat > channels;
        cv::split( h_img, channels );
        h_gray = channels[ 0 ];  // 使用第一个通道作为灰度图像
    }
    else
    {
        h_gray = h_img;  // 如果已经是单通道，则直接使用
    }

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

    // 创建 Box Filter
    cv::Ptr< cv::cuda::Filter > boxFilter = cv::cuda::createBoxFilter( d_src.type(),         // 输入图像类型
                                                                       -1,                   // 输出类型与输入一致
                                                                       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
    boxFilter->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( "Box Filtered", h_dst );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果