main.cpp

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

#include <cmath>

using namespace cv;
using namespace std;

#define PI 3.1415926535f

//#define _DEBUG

/**
* @brief 自作平均フィルタ
* @detail 端の計算処理はしていないため、端の画素は入力画像と同じように表示される。
*		  理想は、端のほうも処理をいれることだが、バグフィックスが面倒なためいれていない。
**/
Mat myAverageFilter(Mat data, Size ksize)
{
	int height = data.size().height;
	int width = data.size().width;

	Mat out;

	out = data.clone();

	uint64_t sumR = 0;
	uint64_t sumG = 0;
	uint64_t sumB = 0;

	for (int x = ksize.width/2; x < width- ksize.width/2; x++) {
		for (int y = ksize.height/2; y < height-ksize.height/2; y++) {
			for (int k = -ksize.width/2; k <= ksize.width / 2; k++) {
				for (int l = -ksize.height/2; l <= ksize.height/2; l++) {
					sumB += data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[0];
					sumG += data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[1];
					sumR += data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[2];
				}
			}

			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[0] = sumB / ksize.area();
			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[1] = sumG / ksize.area();
			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[2] = sumR / ksize.area();
			sumB = 0;
			sumG = 0;
			sumR = 0;
		}
	}

	return out;
}

/**
* @brief 自作ガウシアンフィルタ
* @detail 端の計算処理はしていないため、端の画素は入力画像と同じように表示される。
*		  理想は、端のほうも処理をいれることだが、バグフィックスが面倒なためいれていない。
**/
Mat myGaussianFilter(Mat data, Size ksize, float sigma)
{
	Mat karnel;
	karnel = Mat::zeros(ksize, CV_32F);
	float gause_sum = 0.0f;
	// ガウシアンフィルタ用のカーネルを作成
	for (int x = -ksize.width/2; x <= ksize.width/2; x++) {
		for (int y = -ksize.height/2; y <= ksize.height/2; y++) {
			karnel.at<float>(y + ksize.height / 2, x + ksize.width / 2) = (float)exp(-((x * x + y * y) / (2 * sigma * sigma))) / (2 * PI * sigma * sigma);
			gause_sum += karnel.at<float>(y + ksize.height / 2, x + ksize.width / 2);
		}
	}

	// スカラ倍をして、和が1になるように落とし込む
	karnel = karnel / gause_sum;

#if _DEBUG 1
	cout << karnel << endl;
#endif

	int height = data.size().height;
	int width = data.size().width;

	Mat out;

	out = data.clone();

	float sumR = 0;
	float sumG = 0;
	float sumB = 0;

	for (int x = ksize.width / 2; x < width - ksize.width / 2; x++) {
		for (int y = ksize.height / 2; y < height - ksize.height / 2; y++) {
			for (int k = -ksize.width / 2; k <= ksize.width / 2; k++) {
				for (int l = -ksize.height / 2; l <= ksize.height / 2; l++) {
					sumB += (float)data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[0] * karnel.at<float>(l + ksize.height / 2, k + ksize.width / 2);
					sumG += (float)data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[1] * karnel.at<float>(l + ksize.height / 2, k + ksize.width / 2);
					sumR += (float)data.at<Vec3b>(y + l, x + k)[2] * karnel.at<float>(l + ksize.height / 2, k + ksize.width / 2);
				}
			}

			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[0] = sumB;
			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[1] = sumG;
			out.at<Vec3b>(y - ksize.height / 2, x - ksize.width / 2)[2] = sumR;
			sumB = 0.0f;
			sumG = 0.0f;
			sumR = 0.0f;
		}
	}

	return out;
}



int main()
{	
	Mat data;
	Mat out;
	data = imread("2.png");
	out = myGaussianFilter(data, Size(3, 3), 1.0);
	imshow("my average filter", out);
	waitKey();
	return 0;
}