cv2.sqrBoxFilter 是 OpenCV 中用于计算像素邻域平方和的盒式滤波函数
代码
# -*- coding:utf-8 -*-importcv2 as cvimportnumpy as npimportsysif__name__=='__main__':# 读取图像并判断是否读取成功img=cv.imread('./images/eq.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH)ifimg is None: print('Failed to read eq.png.')sys.exit()# 验证方框滤波算法的数组矩阵points=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],[21,22,23,24,25]],dtype='float32')# 将图像转为float32类型的数据img_32=img.astype('float32')print("img_orign=.{}".format(img))img_32 /=255.0print("img_32=.{}".format(img_32))# 方框滤波cv.boxFilter()和cv.sqrBoxFilter()# 进行归一化img_box_norm=cv.boxFilter(img, -1,(3,3),anchor=(-1, -1),normalize=True)# 不进行归一化img_box=cv.boxFilter(img, -1,(3,3),anchor=(-1, -1),normalize=False)# 进行归一化points_sqr_norm=cv.sqrBoxFilter(points, -1,(3,3),anchor=(-1, -1),normalize=True,borderType=cv.BORDER_CONSTANT)img_sqr_norm=cv.sqrBoxFilter(img, -1,(3,3),anchor=(-1, -1),normalize=True,borderType=cv.BORDER_CONSTANT)# 不进行归一化points_sqr=cv.sqrBoxFilter(points, -1,(3,3),anchor=(-1, -1),normalize=False,borderType=cv.BORDER_CONSTANT)print("points_sqr=.{}".format(points_sqr))# 展示图像处理结果cv.imshow('Result(cv.boxFilter() NORM)', img_box_norm)cv.imshow('Result(cv.boxFilter()', img_box)cv.imshow('Result(cv.sqrBoxFilter() NORM', img_sqr_norm / np.max(img_sqr_norm))cv.imshow('Result(cv.sqrBoxFilter()', points_sqr / np.max(points_sqr))cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()cv2.sqrBoxFilter 是 OpenCV 中用于计算像素邻域平方和的盒式滤波函数，核心作用是快速统计图像局部区域的像素值平方和，常作为方差滤波、边缘检测、图像梯度计算等高级操作的基础（例如推导局部方差、标准差）。
函数基本语法
cv2.sqrBoxFilter(src, ddepth, ksize, dst=None, anchor=None, normalize=None, borderType=None)
返回值
返回与输入图像尺寸、通道数一致的输出图像（ndarray 格式），像素值为对应邻域的平方和（或归一化后的平方均值）。
核心原理
标准差图像中，亮区表示局部像素值波动大（边缘 / 纹理），暗区表示像素值均匀（平滑区域）。
关键注意事项
数据类型与溢出问题
输入为 uint8（0-255）时，像素平方最大值为 255²=65025，若核尺寸为 5×5，平方和最大值为 25×65025=1,625,625，远超 uint8 范围（0-255）；
必须将 ddepth 设为 cv2.CV_32F/cv2.CV_64F，否则会导致值截断、结果错误。
与 cv2.boxFilter 的区别
边缘填充方式
默认 cv2.BORDER_DEFAULT（镜像填充）适合大多数场景；若需边缘用固定值填充（如黑色），可指定 borderType=cv2.BORDER_CONSTANT：
sqr_sum = cv2.sqrBoxFilter(img_float, cv2.CV_32F, (3,3), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT)
非正方形核
核尺寸支持矩形（如 (7,3)），适用于定向统计（如水平方向平方和）：
# 3（宽）×7（高）核，侧重水平方向的平方和统计sqr_sum_rect=cv2.sqrBoxFilter(img_float, cv2.CV_32F,(3,7))
)
