如何使用 Java 在 OpenCV 中实现模糊(平均)?
可以通过使用低通滤波器来模糊图像,这会从图像中去除高频内容(噪点、边缘)。
平均化是 OpenCV 提供的一种模糊技术,它将中心元素替换为内核区域中所有像素的平均值。
你可以使用 **blur()** 或 **boxFilter()** 方法通过此技术滤波/模糊图像,**blur()** 方法接受下列内容:
表示源图像和目标图像的两个 Mat 对象。
表示内核大小的 Size 对象。
表示锚点的整数变量。
表示用于输出的边框类型的整数变量。
举例
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);
}
}输入图像

输出
执行上述程序会生成如下输出:

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数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP