在Java中使用OpenCV进行图片模糊处理,主要可以通过以下几种方式:
通过计算核窗口内所有像素的平均值来模糊图像。这种方法可以移除图像噪声,但也会使图像细节变得模糊。
Imgproc.blur(src, dst, new Size(10, 10), new Point(-1, -1), Core.BORDER_DEFAULT);
这里src是原始图像,dst是模糊后的图像,new Size(10, 10)定义了核窗口的大小。
这种模糊使用正态分布的权重核,相较于均值模糊,它保留了更多的图像细节。
Imgproc.GaussianBlur(src, dst, new Size(15, 15), 0);
其中new Size(15, 15)指定了高斯核的大小,0指定了沿X和Y方向的标准偏差。
使用核窗口内像素的中值来替换。对于去除椒盐噪声很有效,同时能够保留边缘。
Imgproc.medianBlur(src, dst, 5);
其中5指定了核的大小,它必须是一个正的奇数。
它可以在保持边缘清晰的情况下减少不必要的噪声。这种过滤器通常用于图像去噪。
Imgproc.bilateralFilter(src, dst, 9, 75, 75);
其中9是邻域直径,两个75分别是颜色空间和坐标空间的标准偏差。
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class ImageBlur {
static {
// 加载 OpenCV 的本地库,这一步是必须的
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 加载 OpenCV 的本地库,方式任选一种即可
System.load("D:/dll/x64/opencv_java440.dll");
}
public static void main(String[] args) {
String old = "D:/to/image.jpg";
String blur = "D:/to/blur_image.jpg";
// 读取图片
Mat src = Imgcodecs.imread(old);
// 检查图片是否正确读取
if (src.empty()) {
System.out.println("图片读取错误");
return;
}
// 模糊度标准
Mat dst = new Mat();
int w = 15;
int h = 15;
// 模糊内核参数 int w, int h
Size size = new Size(w, h);
// 模糊处理
Imgproc.blur(src, dst, size, new Point(-1, -1));
// 保存修改后的图片
Imgcodecs.imwrite(blur, dst);
}
}