视觉伺服控制工具Visual Servoing Platform---VISP（2）----使用ViSP滤波图像。

在本教程中，您将学习如何使用vpImageFilter类中实现的ViSP过滤函数。

#include <visp/vpDisplayD3D.h>
#include <visp/vpDisplayGDI.h>
#include <visp/vpDisplayGTK.h>
#include <visp/vpDisplayX.h>
#include <visp/vpDisplayOpenCV.h>
#include <visp/vpImageIo.h>
#include <visp/vpImageFilter.h>
void display(vpImage<unsigned char> &I, const std::string &title);
void display(vpImage<double> &D, const std::string &title);
void display(vpImage<unsigned char> &I, const std::string &title)
{#if defined(VISP_HAVE_X11)vpDisplayX d(I);
#elif defined(VISP_HAVE_OPENCV)vpDisplayOpenCV d(I);
#elif defined(VISP_HAVE_GTK)vpDisplayGTK d(I);
#elif defined(VISP_HAVE_GDI)vpDisplayGDI d(I);
#elif defined(VISP_HAVE_D3D9)vpDisplayD3d d(I);
#elsestd::cout << "No image viewer is available..." << std::endl;
#endifvpDisplay::setTitle(I, title.c_str());vpDisplay::display(I);vpDisplay::displayCharString(I, 15,15, "Click to continue...", vpColor::red);vpDisplay::flush(I);vpDisplay::getClick(I);
}
void display(vpImage<double> &D, const std::string &title)
{vpImage<unsigned char> I; // Image to displayvpImageConvert::convert(D, I);display(I, title);
}
int main(int argc, char** argv )
{try {if(argc != 2) {printf( "Usage: %s <image name.[pgm,ppm,jpeg,png,bmp]>\n", argv[0] );return -1;}vpImage<unsigned char> I;try {vpImageIo::read(I, argv[1]);}catch(...) {std::cout << "Cannot read image \"" << argv[1] << "\"" << std::endl;return -1;}display(I, "Original image");vpImage<double> F;vpImageFilter::gaussianBlur(I, F);display(F, "Blur (default)");vpImageFilter::gaussianBlur(I, F, 7, 2);display(F, "Blur (var=2)");vpImage<double> dIx;vpImageFilter::getGradX(I, dIx);display(dIx, "Gradient dIx");vpImage<double> dIy;vpImageFilter::getGradY(I, dIy);display(dIy, "Gradient dIy");
#if (VISP_HAVE_OPENCV_VERSION >= 0x020100)vpImage<unsigned char> C;vpImageFilter::canny(I, C, 5, 15, 3);display(C, "Canny");
#endifvpMatrix K(3,3); // Sobel kernel along xK[0][0] = 1; K[0][1] = 0; K[0][2] = -1;K[1][0] = 2; K[1][1] = 0; K[1][2] = -2;K[2][0] = 1; K[2][1] = 0; K[2][2] = -1;vpImage<double> Gx;vpImageFilter::filter(I, Gx, K);display(Gx, "Sobel x");size_t nlevel = 3;std::vector< vpImage<unsigned char> > pyr(nlevel);pyr[0] = I;for (size_t i=1; i < nlevel; i++) {vpImageFilter::getGaussPyramidal(pyr[i-1], pyr[i]);display(pyr[i], "Pyramid");}return 0;}catch(vpException &e) {std::cout << "Catch an exception: " << e << std::endl;return 1;}
}

首先是原始图像

Gaussian blur

C
Gradients computation

Canny edge detector

Convolution

Gaussian image pyramid

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