1.opencv的一个二值化简单程序
2.cvSmooth各种方法的源码图像平滑
3.数字图像处理4-邻域,8--邻域均值滤波并显示结果;

opencv的一个二值化简单程序

       //将标记处改成如下即可：

       #include "stdafx.h"

       //#include "stdafx.h"

       #include <cv.h>

       #include <highgui.h>

       #include <cxcore.h>

       using namespace cv;

       int main(int argc,char** argv)

       {

        IplImage *src=cvLoadImage("D:\\Lena.jpg",0);

        if(src==NULL)

        {

        return 0;

        }

        cvNamedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvShowImage("src", src);

        IplImage *dst1_img=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);

        cvSmooth (src, dst1_img, CV_GAUSSIAN, , 0, 0, 0);

        cvNamedWindow ("Gaussian", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvShowImage ("Gaussian", dst1_img);

        IplImage *adaptive_img = cvCreateImage(cvGetSize(dst1_img),IPL_DEPTH_8U,1);

        cvAdaptiveThreshold(dst1_img, adaptive_img, , ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 8); //函数改成这样即可

        cvNamedWindow ("adaptive", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvShowImage ("adaptive", adaptive_img);

        waitKey();

        return 0;

       }

cvSmooth各种方法的图像平滑

       OpenCV库提供了一个名为cvSmooth的函数，用于对输入图像进行平滑处理，源码以降低噪声并提高图像质量。源码这个函数接收多个参数来控制平滑的源码效果。

       首先，源码参数src是源码广丰修水源码出售必不可少的，它指定了需要平滑处理的源码输入图像，这个图像应该是源码CvArr类型的数据结构。

       dst则是源码输出结果，函数会将平滑处理后的源码图像存储在这里。这个输出图像与输入图像具有相同的源码格式和尺寸。

       平滑方法由smoothtype参数决定，源码它支持多种选项，源码病历单源码包括CV_GAUSSIAN（高斯滤波）方法，源码这是源码最常见的平滑方式，通过对图像应用高斯核来实现平滑。param1和param2是高斯核的大小，通常是奇数，越大则平滑效果越明显，溯源码编号但可能会损失更多的细节。

       如果需要，param3和param4可以进一步调整高斯核的标准差，如果这两个参数为0，则会使用默认值。标准差越大，用源码相减核的分布越分散，平滑效果会更平滑，但边缘可能会更模糊。

       总的来说，cvSmooth函数是图像处理中的一个强大工具，通过调整参数，星火辽源码可以灵活地实现从轻度到重度的平滑效果，以适应不同的图像处理需求。

扩展资料

       函数 cvSmooth 可使用上面任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到位的转换(与cvSobel和cvaplace相似)和位浮点数到位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 -比特 浮点图像。这两种方法可以（in-place）方式处理图像。 中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道， 8-位图像，但是不能以 in-place 方式处理图像.

数字图像处理4-邻域,8--邻域均值滤波并显示结果;

       这个很简单！ 4领域就是上下左右，也就是将上下左右四个像素值相加再取平均值，用这个平均值代替当前像素值，如果一副图像的所有像素点都这样处理了，那么就得到了4领域均值滤波图像，8领域也是一样的思路！！！ 至于实现，so easy，就不用我出马了吧