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//------------------------------【头文件、命名空间包含部分】------------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;


//----------------------------------【全局变量声明部分】---------------------------------
//	描述：全局变量声明
//-------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage,g_dstImage1,g_dstImage2,g_dstImage3;//存储图片的Mat类型
int g_nBoxFilterValue=3;  //方框滤波参数值
int g_nMeanBlurValue=3;  //均值滤波参数值
int g_nGaussianBlurValue=3;  //高斯滤波参数值


//---------------------------------【全局函数声明部分】----------------------------------
//	描述：全局函数声明
//-------------------------------------------------------------------------------------
//四个轨迹条的回调函数
static void on_BoxFilter(int, void *);		//方框滤波
static void on_MeanBlur(int, void *);		//均值滤波
static void on_GaussianBlur(int, void *);			//高斯滤波
void ShowHelpText();


//----------------------------------【main( )函数】------------------------------------
//	描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------
int main(   )
{
	//改变console字体颜色
	system("color 5F");  

	//输出帮助文字
	ShowHelpText();

	// 载入原图
	g_srcImage = imread( "20170829110313260.png", 1 );
	if( !g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }

	//克隆原图到三个Mat类型中
	g_dstImage1 = g_srcImage.clone( );
	g_dstImage2 = g_srcImage.clone( );
	g_dstImage3 = g_srcImage.clone( );

	//显示原图
	namedWindow("【<0>原图窗口】", 1);
	imshow("【<0>原图窗口】",g_srcImage);


	//=================【<1>方框滤波】==================
	//创建窗口
	namedWindow("【<1>方框滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<1>方框滤波】", &g_nBoxFilterValue, 40, on_BoxFilter);
	on_BoxFilter(g_nBoxFilterValue, 0);
	//================================================

	//=================【<2>均值滤波】==================
	//创建窗口
	namedWindow("【<2>均值滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<2>均值滤波】",&g_nMeanBlurValue, 40,on_MeanBlur );
	on_MeanBlur(g_nMeanBlurValue,0);
	//================================================

	//=================【<3>高斯滤波】=====================
	//创建窗口
	namedWindow("【<3>高斯滤波】", 1);
	//创建轨迹条
	createTrackbar("内核值：", "【<3>高斯滤波】",&g_nGaussianBlurValue, 40,on_GaussianBlur );
	on_GaussianBlur(g_nGaussianBlurValue,0);
	//================================================


	//输出一些帮助信息
	cout<<endl<<"\t运行成功，请调整滚动条观察图像效果~\n\n"
		<<"\t按下“q”键时，程序退出。\n";

	//按下“q”键时，程序退出
	while(char(waitKey(1)) != 'q') {}

	return 0;
}


//----------------------------【on_BoxFilter( )函数】------------------------------------
//	描述：方框滤波操作的回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------
static void on_BoxFilter(int, void *)
{
	//方框滤波操作，其主要功能是：在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行快速相加求和
	boxFilter( g_srcImage, g_dstImage1, -1,Size( g_nBoxFilterValue+1, g_nBoxFilterValue+1));
	//显示窗口
	imshow("【<1>方框滤波】", g_dstImage1);
}


//-----------------------------【on_MeanBlur( )函数】------------------------------------
//	描述：均值滤波操作的回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------
static void on_MeanBlur(int, void *)
{
	//均值滤波操作，均值滤波是一种典型的线性滤波算法，主要是利用像素点邻域的像素值来计算像素点的值。
	//其具体方法是首先给出一个滤波模板kernel，该模板将覆盖像素点周围的其他邻域像素点，
	//去掉像素本身，将其邻域像素点相加然后取平均值即为该像素点的新的像素值，这就是均值滤波的本质。
	//. Size ksize : 滤波模板kernel的尺寸，一般使用Size(w, h)来指定，如Size(3, 3)
	//.Point anchor = Point(-1, -1) : 字面意思是锚点，也就是处理的像素位于kernel的什么位置，
	//默认值为(-1, -1)即位于kernel中心点，如果没有特殊需要则不需要更改
	blur( g_srcImage, g_dstImage2, Size( g_nMeanBlurValue+1, g_nMeanBlurValue+1), Point(-1,-1));
	//显示窗口
	imshow("【<2>均值滤波】", g_dstImage2);
}


//-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------
//	描述：高斯滤波操作的回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------
static void on_GaussianBlur(int, void *)
{
	//高斯滤波操作
	//void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
	//	double sigmaX, double sigmaY = 0,
	//	int borderType = BORDER_DEFAULT);
	//. double sigmaX : 高斯核函数在X方向上的标准偏差
	//. double sigmaY : 高斯核函数在Y方向上的标准偏差
	//如果sigmaX和sigmaY都是0，这两个值将由ksize.width和ksize.height计算而来。
	//具体可以参考getGaussianKernel()函数查看具体细节。
	GaussianBlur( g_srcImage, g_dstImage3, Size( g_nGaussianBlurValue*2+1, g_nGaussianBlurValue*2+1 ), 0, 0);
	//显示窗口
	imshow("【<3>高斯滤波】", g_dstImage3);
}


//--------------------------------【ShowHelpText( )函数】--------------------------------
//		 描述：输出一些帮助信息
//-------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{
	//输出欢迎信息和OpenCV版本
	printf("\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n");
	printf("\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第34个配套示例程序\n");
	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION );
	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
}