pyrMeanShiftFiltering函数
对图像进行：均值偏移滤波
调用格式：
void cvPyrMeanShiftFiltering( const CvArr* src, CvArr* dst,double sp, double sr, int max_level=1,CvTermCriteria termcrit=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,5,1));
src
输入的8-比特,3-信道图象.dst
和源图象相同大小,相同格式的输出图象.sp
The spatial window radius.空间窗的半径sr
The color window radius.色彩窗的半径max_level
Maximum level of the pyramid for the segmentation.
我们先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，
达到将图像与背景分离的目的。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，
即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。
然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 基于Mean Shift的图像分割算法将图像中灰度值相近的像素点聚类为一个灰度级，
因此，经过Mean Shift算法分割后的图像中的灰度级较该算法处理之前有所减少。
opencv代码：
// meanshift_segmentation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Mat src,dst;
int spatialRad=10,colorRad=10,maxPryLevel=1;
//const Scalar& colorDiff=Scalar::all(1);void meanshift_seg(int,void *)
{//调用meanshift图像金字塔进行分割pyrMeanShiftFiltering(src,dst,spatialRad,colorRad,maxPryLevel);RNG rng=theRNG();Mat mask(dst.rows+2,dst.cols+2,CV_8UC1,Scalar::all(0));for(int i=0;i<dst.rows;i++) //opencv图像等矩阵也是基于0索引的for(int j=0;j<dst.cols;j++)if(mask.at<uchar>(i+1,j+1)==0){Scalar newcolor(rng(256),rng(256),rng(256));floodFill(dst,mask,Point(i,j),newcolor,0,Scalar::all(1),Scalar::all(1));// floodFill(dst,mask,Point(i,j),newcolor,0,colorDiff,colorDiff);}imshow("dst",dst);
}int main(int argc, uchar* argv[])
{namedWindow("src",WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("dst",WINDOW_AUTOSIZE);src=imread("stuff.jpg");CV_Assert(!src.empty());spatialRad=10;colorRad=10;maxPryLevel=1;//虽然createTrackbar函数的参数onChange函数要求其2个参数形式为onChange(int,void*)//但是这里是系统响应函数，在使用createTrackbar函数时，其调用的函数可以不用写参数，甚至//括号都不用写，但是其调用函数的实现过程中还是需要满足(int,void*)2个参数类型createTrackbar("spatialRad","dst",&spatialRad,80,meanshift_seg);createTrackbar("colorRad","dst",&colorRad,60,meanshift_seg);createTrackbar("maxPryLevel","dst",&maxPryLevel,5,meanshift_seg);// meanshift_seg(0,0);imshow("src",src);/*char c=(char)waitKey();if(27==c)return 0;*/imshow("dst",src);waitKey();//无限等待用户交互响应
// while(1);//这里不能用while(1)的原因是需要等待用户的交互，而while(1)没有该功能。虽然2者都有无限等待的作用。return 0;
}
总结
以上是生活随笔为你收集整理的pyrMeanShiftFiltering函数的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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