- 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
在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering),用于图像分割或平滑处理。
该函数将输入图像中的每个像素用其邻域内颜色分布的"模式"代替,从而实现:
- 颜色平滑(去除噪声)
- 边界保持
- 图像分割的预处理
函数原型
cpp
void cv::cuda::meanShiftFiltering
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int sp,
int sr,
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1),
Stream & stream = Stream::Null()
)
参数
- src 源图像。目前仅支持 CV_8UC4 类型的图像(即:8位无符号整型、4通道图像)。
- dst 目标图像,包含映射后的点的颜色。它与源图像具有相同的尺寸和类型。
- sp 空间窗口半径(以像素为单位)。
- sr 颜色窗口半径(以颜色差异为单位)。
- criteria 终止条件。参见 TermCriteria 结构体,用于控制算法迭代的最大次数或收敛精度。
- stream 用于异步执行的 CUDA 流(Stream)。
代码示例
cpp
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// Step 1: 读取图像
cv::Mat h_src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png" );
if ( h_src.empty() )
{
std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
return -1;
}
// Step 2: 转换为 4 通道图像(BGRA)
cv::cuda::GpuMat d_src, d_src_rgba;
d_src.upload( h_src );
cv::cuda::cvtColor( d_src, d_src_rgba, cv::COLOR_BGR2BGRA ); // 转为 CV_8UC4
// Step 3: 创建输出图像
cv::cuda::GpuMat d_dst;
// Step 4: 设置参数并执行均值漂移滤波
int sp = 10; // 空间窗口大小
int sr = 30; // 颜色窗口大小
cv::cuda::meanShiftFiltering( d_src_rgba, d_dst, sp, sr );
// Step 5: 下载结果并显示
cv::Mat h_dst;
d_dst.download( h_dst );
// Step 6: 如果需要恢复为 3 通道图像
cv::cuda::GpuMat d_dst_bgr;
cv::cuda::cvtColor( d_dst, d_dst_bgr, cv::COLOR_BGRA2BGR );
cv::Mat h_final;
d_dst_bgr.download( h_final );
cv::imshow( "Original Image", h_src );
cv::imshow( "Filtered Image", h_final );
cv::waitKey( 0 );
return 0;
}
运行结果
