我正在尝试实现一个函数,该函数可以在给定一定标准差和尺寸的情况下为我提供高斯核。该函数的输出似乎是正确的,但是当我使用 cv::filter2D 函数应用它时,我获得的结果非常奇怪。这些值饱和到最大值,呈现白色。
生成内核的函数的实现如下:
cv::Mat gaussKernel(int kernel_size, float stdDev)
{
// For now, only odd kernel_size values
std::default_random_engine generator;
std::normal_distribution<float> distribution(0, stdDev);
float sum_term {0};
cv::Mat kernel = cv::Mat::zeros(kernel_size, kernel_size, CV_32F);
// Create kernel
for (int i = -kernel_size/2; i <= kernel_size/2; i++)
{
for (int j = -kernel_size/2; j <= kernel_size/2; j++)
{
kernel.at<float>(i + kernel_size/2,j + kernel_size/2) = std::exp(-(pow(i,2) + pow(j,2))/(2*pow(stdDev,2)));
sum_term += kernel.at<float>(i + kernel_size/2,j + kernel_size/2);
}
}
kernel /= sum_term;
std::cout << "The kernel is: " << std::endl;
for (int i = 0; i < kernel.rows; i++)
{
std::cout << " ";
for (int j = 0; j < kernel.cols; j++)
{
std::cout << kernel.at<float>(i,j) << ", ";
}
std::cout << std::endl;
}
return kernel;
}
一切都是通过灰度图片完成的。我预计该错误与内核矩阵中使用的编码有关,但我测试了一些东西并没有收到任何结果。
--编辑: stdDev 的值 = 1; kernel_size 的值 = 3;
图片: Link to image
与图像读取或修改相关的部分代码:
std::string dir {"../resources/ORings/ORing01.jpg"};
cv::Mat original, customKernel;
original = cv::imread(dir);
cv::Mat noisy = original.clone();
cv::Mat clean_1 = original.clone();
customKernel = gauss::gaussKernel(kernel_size, 1);
noisy = gauss::addGaussianNoise(noisy, SNR);
cv::filter2D(clean_1, clean_1, CV_32F, customKernel, cv::Point(-1,-1), 0, cv::BORDER_DEFAULT);
最佳答案
问题的原因是将 cv::filter2D
的 ddepth
参数设置为 CV_32F
。
将参数值设置为 -1
可以解决问题:
cv::filter2D(clean_1, clean_1, -1, customKernel, cv::Point(-1,-1), 0, cv::BORDER_DEFAULT);
将 ddepth
参数设置为 CV_32F
会导致 cv::filter2D
的输出类型为 CV_32F
(像素float
类型)。
输出的值在 [0, 255] 范围内(与输入的范围相同)。
OpenCV 对于CV_32F
(浮点)类型像素的约定是黑色为0
,白色为1
。高于 1.0 的值也是白色的。
我能想到3个相关的解决方案:
- 通过将
ddepth
设置为-1
,保持输出CV_8U
的类型(与输入相同)。 - 将内核除以 255:
customKernel/= 255.0f;
。 - 将输出图像除以 255:
clean_1/= 255.0f;
。
关于c++ - 使用 C++ 中的 opencv 生成的高斯核将图像饱和为白色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69338519/