高斯滤波和原图叠加

工作需要，要求高斯滤波和原图叠加到一起，可调整模糊程度和叠加权重，在毛星云代码基础上修改代码和效果图如下：

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
//            程序名称:：【OpenCV入门教程之八】线性滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波 配套源码
//            开发所用OpenCV版本：2.4.8
//            2014年3月31 日 Create by 浅墨
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//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//     描述：包含程序所依赖的头文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//     描述：包含程序所使用的命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------- 
using namespace std;
using namespace cv;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//     描述：全局变量声明
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Mat g_srcImage, g_dstImage1, g_dstImage2, g_dstImage3;//存储图片的Mat类型
Mat img;
int g_nMeanBlurValue = 0;  //结果
int g_nGaussianBlurValue = 3;  //高斯滤波参数值


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//     描述：全局函数声明
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//轨迹条的回调函数

static void on_Result(int, void*);           //均值滤波
static void on_GaussianBlur(int, void*);                    //高斯滤波



//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//     描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
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int main()
{
    //改变console字体颜色
    system("color5E");

    //载入原图
    g_srcImage = imread("E:\photo\2022\lena.jpg", 1);
    if (!g_srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！n"); return false; }

    //克隆原图到三个Mat类型中
    g_dstImage1 = g_srcImage.clone();
    g_dstImage2 = g_srcImage.clone();
    g_dstImage3 = g_srcImage.clone();

    //显示原图
    namedWindow("【<0>原图窗口】", 1);
    imshow("【<0>原图窗口】", g_srcImage);





    //创建窗口
    namedWindow("结果", 1);
    //创建轨迹条
    createTrackbar("比值", "结果", &g_nMeanBlurValue, 100, on_Result);
    on_Result(g_nMeanBlurValue, 0);
    //================================================

    //=================【<3>高斯滤波】=====================
    //创建窗口
    namedWindow("【<3>高斯滤波】", 1);
    //创建轨迹条
    createTrackbar("内核值：", "【<3>高斯滤波】", &g_nGaussianBlurValue, 200, on_GaussianBlur);
    on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue, 0);
    //================================================


    //输出一些帮助信息
    cout << endl << "t嗯。好了，请调整滚动条观察图像效果~nn"
        << "t按下“q”键时，程序退出~!n"
        << "nnttttby浅墨";

    //按下“q”键时，程序退出
    while (char(waitKey(1)) != 'q') {}

    return 0;
}



//-----------------------------【on_MeanBlur( )函数】------------------------------------
//     描述：显示混合图像
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_Result(int, void*)
{
    double tep = g_nMeanBlurValue;
    double a = tep / 100;
    double b = 1 - a;

    addWeighted(g_srcImage, a, g_dstImage3, b,0.0, img);
    cout << a << "-----"<<b << endl;

    //显示窗口
    imshow("结果", img);
}


//-----------------------------【on_GaussianBlur( )函数】------------------------------------
//     描述：高斯滤波操作的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_GaussianBlur(int, void*)
{
    //高斯滤波操作
    GaussianBlur(g_srcImage, g_dstImage3, Size(g_nGaussianBlurValue * 2 + 1, g_nGaussianBlurValue * 2 + 1), 0, 0);
    //显示窗口
    imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3);
    on_Result(1, NULL);
}

最后

以上就是大气发夹为你收集整理的高斯滤波和原图叠加的全部内容，希望文章能够帮你解决高斯滤波和原图叠加所遇到的程序开发问题。

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