OpenCV中導(dǎo)向?yàn)V波介紹與應(yīng)用

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導(dǎo)向?yàn)V波介紹

導(dǎo)向?yàn)V波是使用導(dǎo)向圖像作為濾波內(nèi)容圖像，在導(dǎo)向圖像上實(shí)現(xiàn)局部線性函數(shù)表達(dá)，實(shí)現(xiàn)各種不同的線性變換，輸出變形之后的導(dǎo)向?yàn)V波圖像。根據(jù)需要，導(dǎo)向圖像可以跟輸入圖像不同或者一致。假設(shè)I是導(dǎo)向圖像、p是輸入圖像、q是導(dǎo)向?yàn)V波輸出圖像，導(dǎo)向?yàn)V波是作為局部線性模型描述導(dǎo)向圖像I與輸出圖像q之間的關(guān)系。

導(dǎo)向?yàn)V波算法實(shí)現(xiàn)的一般步驟為：

1. 讀取導(dǎo)向圖像I與輸入圖像P

2. 輸入?yún)?shù) 與 其中 表示窗口半徑大小，單位是像素， 表示模糊程度

3. 積分圖計(jì)算I的均值與方差、輸入圖像的均值以及I與P的乘積IP

4. 計(jì)算線性相關(guān)因子a與b

• a=(IP-meanImeanP)/(Var_I+ )

• b=meanP-ameanI

5. 計(jì)算a與b的均值

6. 使用均值得到導(dǎo)向?yàn)V波結(jié)果Q=meana*I+meanb

導(dǎo)向?yàn)V波最常用四個(gè)功能是：

• 邊緣保留濾波

• 圖像去噪聲

• 圖像邊緣羽化

• 圖像增強(qiáng)（對(duì)比度）

OpenCV中導(dǎo)向?yàn)V波函數(shù)

由于導(dǎo)向?yàn)V波計(jì)算均值與方差可以通過(guò)積分圖查找快速得到，因此導(dǎo)向?yàn)V波的速度會(huì)很快，作為邊緣保留濾波它比雙線性濾波有明顯的速度優(yōu)勢(shì)，OpenCV中在擴(kuò)展模塊ximgproc中實(shí)現(xiàn)了圖像的導(dǎo)向?yàn)V波函數(shù)，相關(guān)API函數(shù)與參數(shù)解釋如下：

void cv::ximgproc::guidedFilter ? ?( ? 
 ? ?InputArray guide,// 導(dǎo)向圖像
 ? ?InputArray src,// 輸入下
 ? ?OutputArray dst,//導(dǎo)向?yàn)V波輸出
 ? ?int radius,//窗口半徑大小
 ? ?double eps,// 模糊程度
 ? ?int dDepth = -1// 輸出圖像深度
)

eps值越大圖像模糊程度越大、半徑radius值越大圖像模糊程度越高。

代碼演示

通過(guò)代碼演示了導(dǎo)向?yàn)V波根據(jù)輸入的導(dǎo)向圖像不一樣分別實(shí)現(xiàn)了圖像濾波的邊緣保留、去噪聲、羽化、對(duì)比度提升功能。完整的演示代碼如下：

#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace cv::ximgproc;
using namespace std;
void guide_demo(Mat &guide, Mat &input, int r, double e);
void enhance_demo(Mat &guide, Mat &input, int r, double e);
int main(int argc, char** argv) {
 ? ?Mat src = imread("D:/vcprojects/images/guide.png");
 ? ?if (src.empty()) {
 ? ? ? ?printf("could not load image...\n");
 ? ? ? ?return -1;
 ? ?}
 ? ?namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 ? ?imshow("input", src);
 ? ?namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 ? ?int r = 2;
 ? ?double eps = 0.1;
 ? ?int type = 0;
 ? ?while (true) {
 ? ? ? ?char c = waitKey(50);
 ? ? ? ?printf("input digit : %d\n", c);
 ? ? ? ?if (c == 49) { // 邊緣保留
 ? ? ? ? ? ?type = 1;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 50) {
 ? ? ? ? ? ?type = 2;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 51) {
 ? ? ? ? ? ?type = 3;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 52) { // 去噪
 ? ? ? ? ? ?type = 4;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 53) { // 羽化
 ? ? ? ? ? ?type = 5;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 54) { // 提升
 ? ? ? ? ? ?type = 6;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (c == 27) {
 ? ? ? ? ? ?break;
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?if (type == 0 || type == 1 || type == 2 || type == 3) {
 ? ? ? ? ? ?guide_demo(src, src, pow(r, type), eps*eps * pow(r, type));
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if(type == 4){
 ? ? ? ? ? ?Mat guide = imread("D:/vcprojects/images/gf_guide.png");
 ? ? ? ? ? ?Mat input = imread("D:/vcprojects/images/gf_noise.png");
 ? ? ? ? ? ?imshow("input", input);
 ? ? ? ? ? ?guide_demo(guide, input, 8, 0.02*0.02);
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else if (type == 5) {
 ? ? ? ? ? ?Mat guide = imread("D:/vcprojects/images/twocat.png");
 ? ? ? ? ? ?Mat input = imread("D:/vcprojects/images/twocat_mask.png", IMREAD_GRAYSCALE);
 ? ? ? ? ? ?imshow("input", input);
 ? ? ? ? ? ?guide_demo(guide, input, 60, 10e-6);
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?else {
 ? ? ? ? ? ?Mat input = cv::imread("D:/vcprojects/images/demo.png");
 ? ? ? ? ? ?input.convertTo(input, CV_32F, 1.0 / 255.0);
 ? ? ? ? ? ?imshow("input", input);
 ? ? ? ? ? ?int r = 16;
 ? ? ? ? ? ?double eps = 0.1 * 0.1;
 ? ? ? ? ? ?enhance_demo(input, input, r, eps);
 ? ? ? ?}
 ? ?}
 ? ?waitKey(0);
 ? ?return 0;
}
void guide_demo(Mat &guide, Mat &input, int r, double e) {
 ? ?double eps = e * 255 * 255;
 ? ?Mat dst;
 ? ?guidedFilter(guide, input, dst, r, eps, -1);
 ? ?imshow("output", dst);
}
void enhance_demo(Mat &guide, Mat &input, int r, double e) {
 ? ?Mat dst;
 ? ?guidedFilter(guide, input, dst, r, e, -1);
 ? ?Mat result = (guide - dst) * 5 + dst;
 ? ?imshow("output", result);
}

運(yùn)行截圖如下：

邊緣保留

去噪聲

邊緣羽化

對(duì)比度提升

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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