Java OpenCV图像处理之自定义图像滤波算子

示例代码

package com.xu.image;

import java.io.file;

import org.opencv.core.core;
import org.opencv.core.mat;
import org.opencv.core.point;
import org.opencv.highgui.highgui;
import org.opencv.imgcodecs.imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.imgproc;

/**
 * @title: image.java
 * @description: opencv 测试文件
 * @package com.xu.test
 * @author: hyacinth
 * @date: 2019年5月7日12:13:13
 * @version: v-1.0.0
 * @copyright: 2019 hyacinth
 */
public class image {

    static {
        string os = system.getproperty("os.name");
        string type = system.getproperty("sun.arch.data.model");
        if (os.touppercase().contains("windows")) {
            file lib;
            if (type.endswith("64")) {
                lib = new file("d:\\learn\\opencv\\opencv-4.5.5\\build\\java\\x64\\" + system.maplibraryname("opencv_java455"));
            } else {
                lib = new file("d:\\learn\\opencv\\opencv-4.5.5\\build\\java\\x86\\" + system.maplibraryname("opencv_java455"));
            }
            system.load(lib.getabsolutepath());
        }
    }

    public static void main(string[] args) {
        kernel3();
    }

    /**
     * opencv-4.0.0 自定义滤波(降噪)(robert算子)
     *
     * @return: void
     * @date: 2019年5月7日12:16:55
     */
    public static void kernel1() {
        mat src = imgcodecs.imread("d:\\onedrive\\桌面\\1.jpg");
        highgui.imshow("robert算子 原图", src.clone());
        mat dst_x = new mat();
        mat dst_y = new mat();

        //robert算子-x轴
        mat kernel_x = new mat(2, 2, 1);
        kernel_x.put(0, 0, 1);
        kernel_x.put(0, 1, 0);
        kernel_x.put(1, 0, 0);
        kernel_x.put(1, 1, -1);
        imgproc.filter2d(src, dst_x, -1, kernel_x, new point(-1, -1), 0.0);

        //robert算子-y轴
        mat kernel_y = new mat(2, 2, 1);
        kernel_y.put(0, 0, 0);
        kernel_y.put(0, 1, 1);
        kernel_y.put(1, 0, -1);
        kernel_y.put(1, 1, 0);
        imgproc.filter2d(src, dst_y, -1, kernel_y, new point(-1, -1), 0.0);

        highgui.imshow("robert算子 y", dst_y);
        highgui.imshow("robert算子 x", dst_x);
        mat dst = new mat();
        core.addweighted(dst_x, 0.5, dst_y, 0.5, 0, dst);
        highgui.imshow("robert算子 融合", dst);
        highgui.waitkey(10);
    }

    /**
     * opencv-4.0.0 自定义滤波(降噪)(sable算子)
     *
     * @return: void
     * @date: 2019年5月7日12:16:55
     */
    public static void kernel2() {
        mat src = imgcodecs.imread("d:\\onedrive\\桌面\\1.jpg");
        highgui.imshow("sable算子 原图", src.clone());
        mat dst_x = new mat();
        mat dst_y = new mat();

        //soble算子-x轴
        mat kernel_x = new mat(3, 3, 1);
        kernel_x.put(0, 0, -1);
        kernel_x.put(0, 1, 0);
        kernel_x.put(0, 2, 1);
        kernel_x.put(1, 0, -2);
        kernel_x.put(1, 1, 0);
        kernel_x.put(1, 2, 2);
        kernel_x.put(2, 0, -1);
        kernel_x.put(2, 1, 0);
        kernel_x.put(2, 2, 1);
        imgproc.filter2d(src, dst_x, -1, kernel_x, new point(-1, -1), 0.0);

        //soble算子-y轴
        mat kernel_y = new mat(3, 3, 1);
        kernel_y.put(0, 0, -1);
        kernel_y.put(0, 1, 2);
        kernel_y.put(0, 2, -1);
        kernel_y.put(1, 0, 0);
        kernel_y.put(1, 1, 0);
        kernel_y.put(1, 2, 0);
        kernel_y.put(2, 0, 1);
        kernel_y.put(2, 1, 2);
        kernel_y.put(2, 2, 1);
        imgproc.filter2d(src, dst_y, -1, kernel_y, new point(-1, -1), 0.0);

        highgui.imshow("sable算子 x", dst_x);
        highgui.imshow("sable算子 y", dst_y);
        mat dst = new mat();
        core.addweighted(dst_x, 0.5, dst_y, 0.5, 0, dst);
        highgui.imshow("sable算子 融合", dst);
        highgui.waitkey(1);
    }

    /**
     * opencv-4.0.0 自定义滤波(降噪)(laplace算子)
     *
     * @return: void
     * @date: 2019年5月7日12:16:55
     */
    public static void kernel3() {
        mat src = imgcodecs.imread("d:\\onedrive\\桌面\\1.jpg");
        highgui.imshow("laplace 算子 原图", src.clone());
        mat dst = new mat();

        //拉普拉斯算子
        mat kernel = new mat(3, 3, 1);
        kernel.put(0, 0, 0);
        kernel.put(0, 1, -1);
        kernel.put(0, 2, 0);
        kernel.put(1, 0, -1);
        kernel.put(1, 1, 4);
        kernel.put(1, 2, -1);
        kernel.put(2, 0, 0);
        kernel.put(2, 1, -1);
        kernel.put(2, 2, 0);
        imgproc.filter2d(src, dst, -1, kernel, new point(-1, -1), 0.0);

        highgui.imshow("laplace 算子", dst);
        highgui.waitkey(0);
    }

}

效果图

以上就是java opencv图像处理之自定义图像滤波算子的详细内容，更多关于java opencv图像滤波算子的资料请关注其它相关文章！