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wzjs 2025/9/8 6:09:45

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操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

在 GPU 上对图像执行均值漂移滤波（Mean Shift Filtering），用于图像分割或平滑处理。

该函数将输入图像中的每个像素用其邻域内颜色分布的“模式”代替，从而实现：

颜色平滑（去除噪声）
边界保持
图像分割的预处理

函数原型

void cv::cuda::meanShiftFiltering 	
(InputArray  	src,OutputArray  	dst,int  	sp,int  	sr,TermCriteria  	criteria = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1),Stream &  	stream = Stream::Null() 
)

参数

src 源图像。目前仅支持 CV_8UC4 类型的图像（即：8位无符号整型、4通道图像）。
dst 目标图像，包含映射后的点的颜色。它与源图像具有相同的尺寸和类型。
sp 空间窗口半径（以像素为单位）。
sr 颜色窗口半径（以颜色差异为单位）。
criteria 终止条件。参见 TermCriteria 结构体，用于控制算法迭代的最大次数或收敛精度。
stream 用于异步执行的 CUDA 流（Stream）。

代码示例

#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// Step 1: 读取图像cv::Mat h_src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png" );if ( h_src.empty() ){std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;return -1;}// Step 2: 转换为 4 通道图像（BGRA）cv::cuda::GpuMat d_src, d_src_rgba;d_src.upload( h_src );cv::cuda::cvtColor( d_src, d_src_rgba, cv::COLOR_BGR2BGRA );  // 转为 CV_8UC4// Step 3: 创建输出图像cv::cuda::GpuMat d_dst;// Step 4: 设置参数并执行均值漂移滤波int sp = 10;  // 空间窗口大小int sr = 30;  // 颜色窗口大小cv::cuda::meanShiftFiltering( d_src_rgba, d_dst, sp, sr );// Step 5: 下载结果并显示cv::Mat h_dst;d_dst.download( h_dst );// Step 6: 如果需要恢复为 3 通道图像cv::cuda::GpuMat d_dst_bgr;cv::cuda::cvtColor( d_dst, d_dst_bgr, cv::COLOR_BGRA2BGR );cv::Mat h_final;d_dst_bgr.download( h_final );cv::imshow( "Original Image", h_src );cv::imshow( "Filtered Image", h_final );cv::waitKey( 0 );return 0;
}