OpenCV学习 6：平滑滤波器 cvSmooth()——2

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前面进行了彩色的模糊处理，我们对黑白图片进行同样的平滑处理，看看效果。
首先是需要创建黑白图片，我对opencv的各种函数还不是很熟悉，我们可以先用熟悉的创建单通道的图片。

1 IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(300, 300), IPL_DEPTH_8U,1);  

IplImage结构体里面有一个imageData成员，它是指向图像数据的指针，可以通过它直接读写像素。
代码如下：

 1     uchar *data;
 2     data      = (uchar *)img->imageData;  
 3     for(i = 0; i <img->width; i++)
 4     {
 5         for (j = 0; j< img->height; j++)
 6         {
 7             //data[i*img->widthStep+j] = 0;
 8             CV_IMAGE_ELEM(img, unsigned char, i, j) = 0; 
 9         }
10     }

 这个很容易理解，就是用一个uchar的指针指向图像数据，然后计算偏移量，然后控制对像素的读写，我们这里偷懒了，用了数组方式的访问，其实和起始地址加偏移量是一样的哈。
可以发现，我们没有用 data[i*img->widthStep+j] = 0;，而是用了CV_IMAGE_ELEM(img, unsigned char, i, j) = 0; CV_IMAGE_ELEM是一个宏，它里面帮我们封装了下，用起来也挺简单的，所以就用它了，其定义在types_c.h里面，它的宏定义如下：

1 /* get reference to pixel at (col,row),
2    for multi-channel images (col) should be multiplied by number of channels */
3 #define CV_IMAGE_ELEM( image, elemtype, row, col )       4     (((elemtype*)((image)->imageData + (image)->widthStep*(row)))[(col)])

 这个就不解释了，很容易理解的。接下来就是把中心点设置成白色了，直接套用宏。

1 CV_IMAGE_ELEM(img, unsigned char, img->width/2, img->height/2) = 255;

接下来就用上一节的代码smooth下就好了，
先看看5*5高斯滤波和9*9高斯滤波的效果。如下图，从左到右依次为原图，5*5，9*9

下面我们看看5*5两次和一次9*9效果对比，从左到右依次为原图，5*5两次和9*9

第一眼看上去觉得他们5*5两次和9*9没smooth后的效果差不多，但是实际呢？我们把中心点smooth后的数值答应出来了，在上图的最右边，可以看到原图中心点是255，5*5一次后是36，两次后是19，9*9一次就是14了。。
看点效果不明显，我们把上面的白点变成白面，然后再算一次，

OpenCV学习 6：平滑滤波器 cvSmooth()——2

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原文地址：http://www.cnblogs.com/adfjhg/p/4248020.html