jashliao 用 VC++ 實現 fanfuhan OpenCV 教學026 ~ opencv-026-邊緣保留濾波算法(EPF)–高斯雙邊模糊 [對於 白雜訊/高斯雜訊 無明顯效果]

資料來源: https://fanfuhan.github.io/

https://fanfuhan.github.io/2019/04/06/opencv-026/

GITHUB:https://github.com/jash-git/fanfuhan_ML_OpenCV

https://github.com/jash-git/jashliao-implements-FANFUHAN-OPENCV-with-VC

★前言:

★主題:

    前面我們介紹的圖像卷積處理無論是均值還是高斯都是屬於模糊卷積，它們都有一個共同的特點就是模糊之後圖像的邊緣信息不復存在，受到了破壞。我們今天介紹的濾波方法有能力通過卷積處理實現圖像模糊的同時對圖像邊緣不會造成破壞，濾波之後的輸出完整的保存了圖像整體邊緣（輪廓）信息，我們稱這類濾波算法為邊緣保留濾波算法（EPF）。

★C++

// VC_FANFUHAN_OPENCV026.cpp : 定義主控台應用程式的進入點。
//
/*
// Debug | x32
通用屬性
| C/C++
|	| 一般
|		| 其他 Include 目錄 -> C:\opencv\build\include
|
| 連結器
| 	|一一般
|		|  其他程式庫目錄 -> C:\opencv\build\x64\vc15\lib
|
| 	|一輸入
|		| 其他相依性 -> opencv_world411d.lib;%(AdditionalDependencies)
// Releas | x64
組態屬性
| C/C++
|	| 一般
|		| 其他 Include 目錄 -> C:\opencv\build\include
|
| 連結器
| 	|一般
|		| 其他程式庫目錄 -> C:\opencv\build\x64\vc15\lib
|
| 	|一輸入
|		| 其他相依性 -> opencv_world411.lib;%(AdditionalDependencies)
*/
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void showHistogram(InputArray src, cv::String StrTitle);
void backProjection_demo(Mat &mat, Mat &model);
void blur3x3(Mat &src, Mat *det);

void add_salt_pepper_noise(Mat &image);
void add_gaussian_noise(Mat &image);

void pause()
{
	printf("Press Enter key to continue...");
	fgetc(stdin);
}
int main()
{
	Mat src = imread("../../images/test.png");

	if (src.empty())
	{
		cout << "could not load image.." << endl;
		pause();
		return -1;
	}
	else
	{
		imshow("input_src", src);
		showHistogram(src, "Histogram_input_src");

		//產生白雜訊
		Mat pepper_noise_src = src.clone();
		add_salt_pepper_noise(pepper_noise_src);
		imshow("input_pepper_noise_src", pepper_noise_src);
		showHistogram(pepper_noise_src, "Histogram_input_noise_src");

		// 产生高斯噪声
		add_gaussian_noise(src);
		imshow("input_src_add_gaussian_noise", src);
		showHistogram(src, "Histogram_input_src_add_gaussian_noise");

		Mat res1, res2, res3, res4,res5, res6;
		// 均值去噪
		blur(src, res1, Size(3, 3));
		imshow("mean_blur", res1);

		// 高斯去噪
		GaussianBlur(src, res2, Size(5, 5), 0);
		imshow("gaussian_blur", res2);

		// 中值去噪
		medianBlur(src, res3, 3);
		imshow("median_blur", res3);

		// NL-Means的全稱是：Non-Local Means，又稱做非局部平均去燥，是利用了整幅圖進行了去燥，所以相對來說，運行時消耗的時間也會更多。
		/*
		fastNlMeansDenoising相關函數
		• fastNlMeansDenoising() - 使用單個灰度圖像
		• fastNlMeansDenoisingColored() - 使用彩色圖像。
		• fastNlMeansDenoisingMulti() - 用於在短時間內捕獲的圖像序列（灰度圖像）
		• fastNlMeansDenoisingColoredMulti() - 與上面相同，但用於彩色圖像。
		void fastNlMeansDenoisingColored( InputArray src, OutputArray dst,float h = 3, float hColor = 3,int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21
		//参数说明：
		//src 输入图像
		//dst 输出图像
		//h 决定过滤器强度。h 值高可以很好的去除噪声,但也会把图像的细节抹去。(取 10 的效果不错）
		//hColor 与h相同，使用于彩色图像
		//templateWindowSize 奇数。(推荐值为 7）
		//searchWindowSize 奇数。(推荐值为 21)
		*/
		fastNlMeansDenoisingColored(src, res4, 10, 10, 7, 21);
		imshow("NLmeans_blur", res4);

		/*
		void bilateralFilter(src, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace, BORDER_DEFAULT)
		. InputArray src: 輸入影象，可以是Mat型別，影象必須是8位或浮點型單通道、三通道的影象。
		. OutputArray dst: 輸出影象，和原影象有相同的尺寸和型別。
		. int d: （直徑範圍）表示在過濾過程中每個畫素鄰域的直徑範圍。如果這個值是非正數，則函式會從第五個引數sigmaSpace計算該值。
		. double sigmaColor:（sigma顏色） 顏色空間過濾器的sigma值，這個引數的值月大，表明該畫素鄰域內有月寬廣的顏色會被混合到一起，產生較大的半相等顏色區域。
		. double sigmaSpace:（sigma空間） 座標空間中濾波器的sigma值，如果該值較大，則意味著顏色相近的較遠的畫素將相互影響，從而使更大的區域中足夠相似的顏色獲取相同的顏色。當d>0時，d指定了鄰域大小且與sigmaSpace五官，否則d正比於sigmaSpace.
		. int borderType=BORDER_DEFAULT: 用於推斷影象外部畫素的某種邊界模式，有預設值BORDER_DEFAULT.
		*/
		bilateralFilter(src, res5, 10, 10, 10);
		imshow("bilateral_blur01", res5);

		bilateralFilter(pepper_noise_src, res6, 10, 10, 10);
		imshow("bilateral_blur02", res6);

		waitKey(0);
		return 0;

	}

	return 0;
}

void add_gaussian_noise(Mat &image) {
	Mat noise = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	// 产生高斯噪声
	randn(noise, (15, 15, 15), (30, 30, 30));
	Mat dst;
	add(image, noise, dst);
	image = dst.clone();//dst.copyTo(image);//圖像複製
						//imshow("gaussian_noise", dst);
}

void add_salt_pepper_noise(Mat &image) {
	// 随机数产生器
	RNG rng(12345);
	for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
		int x = rng.uniform(0, image.rows);
		int y = rng.uniform(0, image.cols);
		if (i % 2 == 1) {
			image.at<Vec3b>(y, x) = Vec3b(255, 255, 255);
		}
		else {
			image.at<Vec3b>(y, x) = Vec3b(0, 0, 0);
		}
	}
	//imshow("saltp_epper", image);
}

void blur3x3(Mat &src, Mat *det)
{
	// 3x3 均值模糊，自定义版本实现
	for (int row = 1; row < src.rows - 1; row++) {
		for (int col = 1; col < src.cols - 1; col++) {
			Vec3b p1 = src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1);
			Vec3b p2 = src.at<Vec3b>(row - 1, col);
			Vec3b p3 = src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1);
			Vec3b p4 = src.at<Vec3b>(row, col - 1);
			Vec3b p5 = src.at<Vec3b>(row, col);
			Vec3b p6 = src.at<Vec3b>(row, col + 1);
			Vec3b p7 = src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1);
			Vec3b p8 = src.at<Vec3b>(row + 1, col);
			Vec3b p9 = src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1);

			int b = p1[0] + p2[0] + p3[0] + p4[0] + p5[0] + p6[0] + p7[0] + p8[0] + p9[0];
			int g = p1[1] + p2[1] + p3[1] + p4[1] + p5[1] + p6[1] + p7[1] + p8[1] + p9[1];
			int r = p1[2] + p2[2] + p3[2] + p4[2] + p5[2] + p6[2] + p7[2] + p8[2] + p9[2];

			det->at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b / 9);
			det->at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g / 9);
			det->at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r / 9);
		}
	}
}

void backProjection_demo(Mat &image, Mat &model)
{
	Mat image_hsv, model_hsv;
	cvtColor(image, image_hsv, COLOR_BGR2HSV);//彩色轉HSV
	cvtColor(model, model_hsv, COLOR_BGR2HSV);

	// 定义直方图参数与属性
	int h_bins = 32, s_bins = 32;
	int histSize[] = { h_bins, s_bins };//要切分的像素強度值範圍，預設為256。每個channel皆可指定一個範圍。例如，[32,32,32] 表示RGB三個channels皆切分為32區段
	float h_ranges[] = { 0, 180 }, s_ranges[] = { 0, 256 };
	const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };
	int channels[] = { 0, 1 };

	Mat roiHist;//計算ROI的直方圖
	calcHist(&model_hsv, 1, channels, Mat(), roiHist, 2, histSize, ranges);
	normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());

	Mat roiproj, backproj;
	calcBackProject(&image_hsv, 1, channels, roiHist, roiproj, ranges);//使用反向投影 產生ROI(前景)的mask
	bitwise_not(roiproj, backproj);//產生背景的mask
	imshow("ROIProj", roiproj);
	imshow("BackProj", backproj);
}

void showHistogram(InputArray src, cv::String StrTitle)
{
	bool blnGray = false;
	if (src.channels() == 1)
	{
		blnGray = true;
	}

	// 三通道/單通道 直方圖 紀錄陣列
	vector<Mat> bgr_plane;
	vector<Mat> gray_plane;

	// 定义参数变量
	const int channels[1] = { 0 };
	const int bins[1] = { 256 };
	float hranges[2] = { 0, 255 };
	const float *ranges[1] = { hranges };
	Mat b_hist, g_hist, r_hist, hist;
	// 计算三通道直方图
	/*
	void calcHist( const Mat* images, int nimages,const int* channels, InputArray mask,OutputArray hist, int dims, const int* histSize,const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false );
	1.輸入的圖像數組
	2.輸入數組的個數
	3.通道數
	4.掩碼
	5.直方圖
	6.直方圖維度
	7.直方圖每個維度的尺寸數組
	8.每一維數組的範圍
	9.直方圖是否是均勻
	10.配置階段不清零
	*/
	if (blnGray)
	{
		split(src, gray_plane);
		calcHist(&gray_plane[0], 1, 0, Mat(), hist, 1, bins, ranges);
	}
	else
	{
		split(src, bgr_plane);
		calcHist(&bgr_plane[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, bins, ranges);
		calcHist(&bgr_plane[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, bins, ranges);
		calcHist(&bgr_plane[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, bins, ranges);
	}

	/*
	* 显示直方图
	*/
	int hist_w = 512;
	int hist_h = 400;
	int bin_w = cvRound((double)hist_w / bins[0]);
	Mat histImage = Mat::zeros(hist_h, hist_w, CV_8UC3);
	// 归一化直方图数据
	if (blnGray)
	{
		normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1);
	}
	else
	{
		normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1);
		normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1);
		normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1);
	}

	// 绘制直方图曲线
	for (int i = 1; i < bins[0]; ++i)
	{
		if (blnGray)
		{
			line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1))),
				Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))), Scalar(255, 255, 255),
				2, 8, 0);
		}
		else
		{
			line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))),
				Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0),
				2, 8, 0);
			line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - 1))),
				Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0),
				2, 8, 0);
			line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - 1))),
				Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255),
				2, 8, 0);
		}


	}
	imshow(StrTitle, histImage);
}

★Python

import cv2 as cv 
import numpy as np

src = cv.imread( "../images/test.png" ) 
cv.namedWindow( "input" , cv.WINDOW_AUTOSIZE) 
cv.imshow( "input" , src)

h, w = src.shape[: 2 ] 
dst = cv.bilateralFilter(src, 0 , 100 , 10 ) 
result = np.zeros([h, w* 2 , 3 ], dtype=src.dtype) 
result[ 0 :h, 0 :w,:] = src 
result[ 0 :h,w: 2 *w,:] = dst 
cv.imshow( "result" , result)


cv.waitKey( 0 ) 
cv.destroyAllWindows()

★結果圖:

★延伸說明/重點回顧: