medianBlur函數使用中值濾波器來平滑（模糊）處理一張圖片，從src輸入，而結果從dst輸出。

且對于多通道圖片，每一個通道都單獨進行處理，并且支持就地操作（In-placeoperation）。

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函數原型：

<span style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="font-size:18px;">C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)</span></strong></span>

參數詳解：

• 第一個參數，InputArray類型的src，函數的輸入參數，填1、3或者4通道的Mat類型的圖像；當ksize為3或者5的時候，圖像深度需為CV_8U，CV_16U，或CV_32F其中之一，而對于較大孔徑尺寸的圖片，它只能是CV_8U。
• 第二個參數，OutputArray類型的dst，即目標圖像，函數的輸出參數，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。我們可以用Mat::Clone，以源圖片為模板，來初始化得到如假包換的目標圖。
• 第三個參數，int類型的ksize，孔徑的線性尺寸（aperture linear size），注意這個參數必須是大于1的奇數，比如：3，5，7，9 ...

中值濾波（Median filter）是一種典型的非線性濾波技術，基本思想是用像素點鄰域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值，該方法在去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲的同時又能保留圖像邊緣細節，．

中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，其基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點，對于斑點噪聲（speckle noise）和椒鹽噪聲（salt-and-pepper noise）來說尤其有用，因為它不依賴于鄰域內那些與典型值差別很大的值。中值濾波器在處理連續圖像窗函數時與線性濾波器的工作方式類似，但濾波過程卻不再是加權運算。

opencv代碼：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "highgui.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h>using namespace cv;int main() {Mat src,dst;src = imread("D:6.jpg");medianBlur(src, dst, 5);imshow("shiyan", dst);waitKey(0);return 0; }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的medianBlur函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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