<2>FilterEngine 类解析——OpenCV图像滤波核心引擎
FilterEngine类是OpenCV关于图像滤波的主力军类,OpenCV图像滤波功能的核心引擎。各种滤波函数比如blur, GaussianBlur,到头来其实是就是在函数末尾处定义了一个Ptr<FilterEngine>类型的f,然后f->apply( src, dst )了一下而已。
这个类可以把几乎是所有的滤波操作施加到图像上。它包含了所有必要的中间缓存器。有很多和滤波相关的create系函数的返回值直接就是Ptr<FilterEngine>。比如cv::createSeparableLinearFilter(),
cv::createLinearFilter(),cv::createGaussianFilter(), cv::createDerivFilter(),
cv::createBoxFilter() 和cv::createMorphologyFilter().,这里给出其中一个函数的原型吧:
Ptr<FilterEngine>createLinearFilter(int srcType, int dstType, InputArray kernel, Point_anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int rowBorderType=BORDER_DEFAULT, intcolumnBorderType=-1, const Scalar& borderValue=Scalar() )
上面我们提到过了,其中的Ptr是用来动态分配的对象的智能指针模板类,而上面的尖括号里面的模板参数就是FilterEngine。
使用FilterEngine类可以分块处理大量的图像,构建复杂的管线,其中就包含一些进行滤波阶段。如果我们需要使用预先定义好的的滤波操作,cv::filter2D(), cv::erode(),以及cv::dilate(),可以选择,他们不依赖于FilterEngine,自立自强,在自己函数体内部就实现了FilterEngine提供的功能。不像其他的诸如我们今天讲的blur系列函数,依赖于FilterEngine引擎。
我们看下其类声明经过浅墨详细注释的源码:
//-----------------------------------【FilterEngine类中文注释版源代码】---------------------------- // 代码作用:FilterEngine类,OpenCV图像滤波功能的核心引擎 // 说明:以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码 // OpenCV源代码版本:2.4.8 // 源码路径:…\opencv\sources\modules\imgproc\include\opencv2\imgproc\imgproc.hpp // 源文件中如下代码的起始行数:222行 // 中文注释by浅墨 //-------------------------------------------------------------------------------------------------------- class CV_EXPORTS FilterEngine { public: //默认构造函数 FilterEngine(); //完整的构造函数。 _filter2D 、_rowFilter 和 _columnFilter之一,必须为非空 FilterEngine(const Ptr<BaseFilter>& _filter2D, constPtr<BaseRowFilter>& _rowFilter, constPtr<BaseColumnFilter>& _columnFilter, int srcType, int dstType, intbufType, int_rowBorderType=BORDER_REPLICATE, int _columnBorderType=-1, const Scalar&_borderValue=Scalar()); //默认析构函数 virtual ~FilterEngine(); //重新初始化引擎。释放之前滤波器申请的内存。 void init(const Ptr<BaseFilter>& _filter2D, constPtr<BaseRowFilter>& _rowFilter, constPtr<BaseColumnFilter>& _columnFilter, int srcType, int dstType, intbufType, int_rowBorderType=BORDER_REPLICATE, int _columnBorderType=-1, const Scalar&_borderValue=Scalar()); //开始对指定了ROI区域和尺寸的图片进行滤波操作 virtual int start(Size wholeSize, Rect roi, int maxBufRows=-1); //开始对指定了ROI区域的图片进行滤波操作 virtual int start(const Mat& src, const Rect&srcRoi=Rect(0,0,-1,-1), bool isolated=false, intmaxBufRows=-1); //处理图像的下一个srcCount行(函数的第三个参数) virtual int proceed(const uchar* src, int srcStep, int srcCount, uchar* dst, intdstStep); //对图像指定的ROI区域进行滤波操作,若srcRoi=(0,0,-1,-1),则对整个图像进行滤波操作 virtual void apply( const Mat& src, Mat& dst, const Rect&srcRoi=Rect(0,0,-1,-1), Point dstOfs=Point(0,0), bool isolated=false); //如果滤波器可分离,则返回true boolisSeparable() const { return (const BaseFilter*)filter2D == 0; } //返回输入和输出行数 int remainingInputRows() const; intremainingOutputRows() const; //一些成员参数定义 int srcType, dstType, bufType; Size ksize; Point anchor; int maxWidth; Size wholeSize; Rect roi; int dx1, dx2; int rowBorderType, columnBorderType; vector<int> borderTab; int borderElemSize; vector<uchar> ringBuf; vector<uchar> srcRow; vector<uchar> constBorderValue; vector<uchar> constBorderRow; int bufStep, startY, startY0, endY, rowCount, dstY; vector<uchar*> rows; Ptr<BaseFilter> filter2D; Ptr<BaseRowFilter> rowFilter; Ptr<BaseColumnFilter> columnFilter; };
时间: 2024-11-06 09:58:41