blur & threshold

Blur/bilateral.cpp

@@ -0,0 +1,14 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+
+int main() {
+    cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
+    cv::Mat dst;
+
+    // 参数：输入, 输出, 邻域直径, 颜色空间标准差, 坐标空间标准差
+    // 颜色标准差越大，表示越宽的颜色范围会被混合
+    cv::bilateralFilter(src, dst, 9, 75, 75);
+
+    cv::imshow("Bilateral Filter", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Blur/blur.cpp

@@ -0,0 +1,13 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+
+int main() {
+    cv::Mat src = cv::imread("../img/2.jpg");
+    cv::Mat dst;
+
+    // 参数：输入, 输出, 卷积核大小 Size(w, h)
+    cv::blur(src, dst, cv::Size(5, 5));
+
+    cv::imshow("Mean Blur", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Blur/gauss.cpp

@@ -0,0 +1,14 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+
+int main() {
+    cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
+    cv::Mat dst;
+
+    // 参数：输入, 输出, 核大小, sigmaX(标准差), sigmaY
+    // 如果 sigmaY 为 0，则默认与 sigmaX 相等
+    cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(5, 5), 0);
+
+    cv::imshow("Gaussian Blur", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Blur/median.cpp

@@ -0,0 +1,13 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+
+int main() {
+    cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
+    cv::Mat dst;
+
+    // 参数：输入, 输出, 核大小(必须是大于1的奇数整数，如3, 5, 7)
+    cv::medianBlur(src, dst, 5);
+
+    cv::imshow("Median Blur", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Threshold/adaptive.cpp

@@ -0,0 +1,15 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+
+int main() {
+    cv::Mat img = cv::imread("../img/2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
+    if (img.empty()) return -1;
+
+    cv::Mat dst;
+    // 参数依次为：输入, 输出, 最大值, 自适应方法, 阈值类型, 邻域大小(须为奇数), 常数C
+    cv::adaptiveThreshold(img, dst, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
+                          cv::THRESH_BINARY, 11, 2);
+
+    cv::imshow("Adaptive Threshold", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Threshold/auto.cpp

@@ -0,0 +1,18 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <iostream>
+
+int main() {
+    cv::Mat img = cv::imread("../img/2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
+    if (img.empty()) return -1;
+
+    cv::Mat dst;
+    // 注意：使用 THRESH_OTSU 时，输入的 thresh 参数 (0) 会被忽略
+    // 它是通过 “标志位组合” 来实现的：cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU
+    double otsuThresh = cv::threshold(img, dst, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
+
+    std::cout << "Otsu 自动确定的阈值是: " << otsuThresh << std::endl;
+
+    cv::imshow("Otsu Threshold", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}

Threshold/simple.cpp

@@ -0,0 +1,20 @@
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <iostream>
+
+int main() {
+    // 读取灰度图
+    cv::Mat img = cv::imread("../img/2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
+    if (img.empty()) return -1;
+
+    cv::Mat dst;
+    double thresh = 127;
+    double maxVal = 255;
+
+    // 简单阈值处理：二进制阈值
+    // 返回值是处理时使用的阈值
+    double ret = cv::threshold(img, dst, thresh, maxVal, cv::THRESH_BINARY);
+
+    cv::imshow("Simple Threshold", dst);
+    cv::waitKey(0);
+    return 0;
+}