Java DIP — применение фильтра Гаусса

В этой главе мы применяем фильтр Гаусса к изображению, которое размывает изображение. Мы собираемся использовать функцию OpenCV GaussianBlur для применения фильтра Гаусса к изображениям. Его можно найти в пакете Imgproc. Его синтаксис приведен ниже —

Imgproc.GaussianBlur(source, destination,Size,SigmaX);

Аргументы функции описаны ниже —

источник

Это исходное изображение.

место назначения

Это изображение назначения.

Размер

Это размер ядра Гаусса.

SigmaX

Это стандартное отклонение ядра Гаусса в направлении X.

Помимо метода GaussianBlur, существуют другие методы, предоставляемые классом Imgproc. Они описаны кратко —

cvtColor (Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)

Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое.

дилат (Mat src, Mat dst, Mat kernel)

Это расширяет изображение с помощью определенного структурирующего элемента.

equizeHist (Mat src, Mat dst)

Он выравнивает гистограмму изображения в градациях серого.

filter2D (Mat src, Mat dst, int глубина, ядро ​​Mat, точка привязки, двойная дельта)

Это сворачивает изображение с ядром.

GaussianBlur (Mat src, Mat dst, Размер ksize, двойной сигмаX)

Размытие изображения с использованием фильтра Гаусса.

интеграл (Mat src, Mat sum)

Он рассчитывает интеграл изображения.

пример

В следующем примере демонстрируется использование класса Imgproc для применения фильтра Гаусса к изображению.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;


public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination,new Size(45,45), 0);
         Highgui.imwrite("Gaussian45.jpg", destination);
      
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error:" + e.getMessage());
      }
   }
}

Выход

Когда вы выполняете данный код, вы увидите следующий вывод:

Исходное изображение

Когда это исходное изображение свернуто с гауссовым фильтром размером 11 и 45, виден следующий результат.