一、线性滤波

均值滤波：
在这里插入图片描述

blur(InputArray src, utputArray dst,Size ksize, Point anchor = Point(-i,-1), int borderType = BoRDER_DEFAULT)

src:待均值滤波的图像，图像的数据类型必须是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F和CV_64F这五种数据类型之一。
dst:均值滤波后的图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型。
ksize:卷积核尺寸。
anchor:内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。
borderType:像素外推法选择标志。

方框滤波：

boxFilter(InputArray src, outputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER__DEFAULT)

src:输入图像。
dst:输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和通道数。
ddepth:输出图像的数据类型（深度），根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围。
ksize:卷积核尺寸。
anchor:内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。
normalize:是否将卷积核进行归一化的标志，默认参数为true，表示进行归一化。
borderType:像素外推法选择标志。

高斯滤波：
在这里插入图片描述

GaussianBlur(InputArray src, outputArray dst, Size ksize, double sligmax, double sigmaY = 0, int borderType = eORDER_DEFAULT

src:待高斯滤波图像，数据类型必须为CV_8U，CV_16U,CV_16S，cV_32F或CV_64F。
dst:输出图像，与输入图像src具有相同的尺步、通道数和数据类型。
ksize:高斯滤波器的尺寸，滤波器可以不为正方形，但是必须是正奇数。如果尺寸为0，则由标准偏差计算尺寸。
sigmaX:X方向的高斯滤波器标准偏差。
sigmaY:Y方向的高斯滤波器标准偏差;如果输入量为0，则将其设置为等于sigmaX，如果两个轴的标准差均为0，则根据输入的高斯滤波器尺寸计算标准偏差。
borderType:像素外推法选择标志。

使用案例如下：

int main() {

	//读取图片
	Mat src = imread("1.png");
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	//设定一个滤波后结果的Mat类
	Mat result;

	//调用均值滤波函数进行滤波,滤波器核大小为3*3
	blur(src, result, Size(3, 3));

	//展示图片
	imshow("jun", result);

	//方框滤波
	Mat result_box;

	//开始方框滤波,核大小为3*3，不进行归一化
	boxFilter(src, result_box, -1, Size(3, 3), Point(-1, -1), false);

	//展示图片
	imshow("fang", result_box);

	//高斯滤波
	Mat result_gaussian;

	//开始高斯滤波,核大小为3*3
	GaussianBlur(src, result_gaussian, Size(3, 3), 10, 20);

	//展示图片
	imshow("gaosi", result_gaussian);

	waitKey(0);
	return 0;
}

二、非线性滤波——中值滤波

在这里插入图片描述

medianBlur(lnputArraysrc, OutputArray dst, int ksize

src:待中值滤波的图像，可以是单通道，三通道和四通道，数据类型与滤波器的尺寸相关，当滤波器尺寸为3或5时，图像可以是CV_8U，CV_16U或CV_32F类型，对于较大尺寸的滤波器，数据类型只能是CV_8U。
dst:输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型。
ksize:滤波器尺寸，必须是大于1的奇数，例如: 3、5、7…
使用案例如下：

int main() {

	//读取图片
	Mat src = imread("1.png", IMREAD_ANYCOLOR);
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	//设定一个滤波后结果的Mat类
	Mat result;

	//进行尺寸为3的中值滤波
	medianBlur(src, result, 3);

	//展示图片
	imshow("中值", result);

	waitKey(0);
	return 0;
}

三、可分离滤波

在这里插入图片描述

sepFilter2D(lnputArray src, outputArray dst,int ddepth, lnputArray kernelX, lnputArray kernelY, Point anchor = Point(-1,-1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT

src:待滤波图像。
dst:输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸、通道数和数据类型。ddepth:输出图像的数据类型（深度)。
kernelX:X方向的滤波器。
kernelY: Y方向的滤波器。
anchor:内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。
delta:偏值，在计算结果中加上偏值。
border’Tvpe:像素外推法选择标志。
对以上的操作进行理论验证，代码如下：

int main() {

	//设定一个Mat矩阵
	float points[25] = { 1,2,3,4,5,
	6,7,8,9,10,
	11,12,13,14,15,
	16,17,18,19,20,
	21,22,23,24,25 };

	Mat data(5, 5, CV_32FC1, points);

	//x方向、y方向和联合滤波器的构建
	Mat a = (Mat_<float>(3, 1) << -1, 2, -1);
	Mat b = a.reshape(1, 1);

	//联合滤波器
	Mat ab = a * b;

	//验证高斯滤波的可分离性
	//生成高斯核
	Mat gaussX = getGaussianKernel(3, 1);

	//定义两种滤波器输出的结果
	Mat gaussData, gaussDataXY;

	//单纯高斯滤波
	GaussianBlur(data, gaussData, Size(3, 3), 1, 1, BORDER_CONSTANT);

	//分离滤波
	sepFilter2D(data, gaussDataXY, -1, gaussX, gaussX, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);

	Mat dataYX, dataY, dataXY, dataXY_sep;
	//分别进行行列滤波
	filter2D(data, dataY, -1, a, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);
	filter2D(dataY, dataYX, -1, b, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);

	//进行合并行列滤波
	filter2D(data, dataXY, -1, ab, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);

	//进行分离滤波
	sepFilter2D(data, dataXY_sep, -1, b, b, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);

	waitKey(0);
	return 0;
}

对图像进行可分离滤波：

	//读取图片
	Mat src = imread("1.png", IMREAD_ANYCOLOR);
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	Mat imgXY;
	filter2D(src, imgXY, -1, ab, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);
	imshow("分离", imgXY);