OpenCV — SQRBox Filter

Вы можете выполнить операцию SQRBox Filter над изображением, используя метод boxFilter () класса imgproc . Ниже приводится синтаксис этого метода —

sqrBoxFilter(src, dst, ddepth, ksize)

Этот метод принимает следующие параметры —

• src — Объект Mat, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.

• dst — объект Mat, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.

• ddepth — переменная типа integer, представляющая глубину выходного изображения.

• ksize — объект Size, представляющий размер размытого ядра.

src — Объект Mat, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.

dst — объект Mat, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.

ddepth — переменная типа integer, представляющая глубину выходного изображения.

ksize — объект Size, представляющий размер размытого ядра.

пример

Следующая программа демонстрирует, как выполнить операцию фильтра Sqrbox для данного изображения.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class SqrBoxFilterTest {
   public static void main( String[] args ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="E:/OpenCV/chap11/filter_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Applying Box Filter effect on the Image
      Imgproc.sqrBoxFilter(src, dst, -1, new Size(1, 1));
     
      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap11/sqrboxfilter.jpg", dst);

      System.out.println("Image Processed");
   } 
}

Предположим, что следующим является входное изображение filter_input.jpg, указанное в вышеуказанной программе.

Выход

При выполнении программы вы получите следующий вывод:

Image Processed

Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом —