如何使用 Java 在 OpenCV 中實現模糊(平均)?
可以透過使用低通濾波器來模糊影像,這會從影像中去除高頻內容(噪點、邊緣)。
平均化是 OpenCV 提供的一種模糊技術,它將中心元素替換為核心區域中所有畫素的平均值。
你可以使用 **blur()** 或 **boxFilter()** 方法透過此技術濾波/模糊影像,**blur()** 方法接受下列內容:
表示源影像和目標影像的兩個 Mat 物件。
表示核心大小的 Size 物件。
表示錨點的整數變數。
表示用於輸出的邊框型別的整數變數。
舉例
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class NormalizedBoxExample extends Application {
public void start(Stage stage) throws IOException {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
//Reading image data
String file ="D:\Images\lamma2.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
//Creating destination matrix
Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
// Creating the Size and Point objects
Size size = new Size(45, 45);
Point point = new Point(20, 30);
// Applying Blur effect on the Image
Imgproc.blur(src, dst, size, point, Core.BORDER_DEFAULT);
//Converting matrix to JavaFX writable image
Image img = HighGui.toBufferedImage(dst);
WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
//Setting the image view
ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
imageView.setX(10);
imageView.setY(10);
imageView.setFitWidth(575);
imageView.setPreserveRatio(true);
//Setting the Scene object
Group root = new Group(imageView);
Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
stage.setTitle("Normalized Blur Example");
stage.setScene(scene);
stage.show();
}
public static void main(String args[]) {
launch(args);
}
}輸入影像

輸出
執行上述程式會生成如下輸出:

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資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP