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1、openCV——几个实用函数2010年12月20日星期一09:181.cvSmooth：各种方法的图像平滑voidcvSmooth(constCvArr*src,CvArr*dst,intsmoothtype=CV_GAUSSIAN,intparam1=3,intparam2=0,doubleparam3=0); src 输入图像. dst 输出图像. smoothtype 平滑方法: .CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊)-对每个象素的param1×param2领域求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数cvIntegral计算积分图像。
2、.CV_BLUR(simpleblur)-对每个象素param1×param2邻域求和并做尺度变换1/(param1.param2). .CV_GAUSSIAN(gaussianblur)-对图像进行核大小为param1×param2的高斯卷积 .CV_MEDIAN(medianblur)-对图像进行核大小为param1×param1的中值滤波(i.e.邻域是方的). .CV_BILATERAL(双向滤波)-应用双向3x3滤波，彩色sigma=param1，空间sigma=param2.平滑操作的第一个参数. param2 平滑操作的第二个参数.对于简单/非尺度变换的高斯模
3、糊的情况，如果param2的值为零，则表示其被设定为param1。 param3 对应高斯参数的Gaussiansigma(标准差).如果为零，则标准差由下面的核尺寸计算： sigma=(n/2-1)*0.3+0.8,其中n=param1对应水平核, n=param2对应垂直核. 对小的卷积核(3×3to7×7)使用如上公式所示的标准sigma速度会快。如果param3不为零，而param1和param2为零，则核大小有sigma计算(以保证足够精确的操作). 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
4、持单通道图像，并且支持8位到16位的转换(与cvSobel和cvaplace相似)和32位浮点数到32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32-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.2．IplImage结构otherstaffoftheCentre.Duringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitt
5、eeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCo
6、mmitteeSecretary,Ministersand由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理，因此在函数库中，最重要的结构体是IplImage结构。IplImage结构来源于Intel的另外一个函数库IntelImageProcessingLibrary(IPL)，该函数库主要是针对图像处理。IplImage结构具体定义如下： typedefstruct_IplImage { intnSize;/*IplImage大小*/ intID;/*版本(=0)*/ intnChannels;/*大多数OPENCV函数支持1,2,3或4个通道*/ intalphaCh
7、annel;/*被OpenCV忽略*/ intdepth;/*像素的位深度，主要有以下支持格式：IPL_DEPTH_8U,IPL_DEPTH_8S,IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F和IPL_DEPTH_64F*/ charcolorModel[4];/*被OpenCV忽略*/ charchannelSeq[4];/*同上*/ intdataOrder;/*0-交叉存取
