opencv::自定义线性滤波

 

卷积概念
常见算子
自定义卷积模糊

 

卷积概念
　　1、卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。
　　2、Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)。

      

 

　　3、把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。

　　

 

 

 

常见算子

 

 

 

 

 

 

 

自定义卷积模糊

filter2D(
　　Mat src, // 输入图像
　　Mat dst, // 模糊图像
　　int depth, // 图像深度32/8
　　Mat kernel, // 卷积核/模板
　　Point anchor, // 锚点位置
　　double delta // 计算出来的像素+delta
)

 

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    int ksize = 0;

    src = imread(STRPAHT2);
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    // Sobel X 方向
    // Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2,0,2, -1, 0, 1);
    // filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);
    //imshow("Sobel X", dst);

    // Sobel Y 方向
    //Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -2, -1, 0,0,0, 1,2,1);
    //filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
    //imshow("Sobel X", dst);

    // 拉普拉斯算子
    // Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
    // filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
    //imshow("Sobel K_Y", dst);

    
    int c = 0;
    int index = 0;
    while (true) {
        c = waitKey(500);
        if ((char)c == 27) {// ESC 
            break;
        }
        ksize = 5 + (index % 8) * 2;
        Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);
        filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1));
        index++;
        imshow("OUTPUT_WIN", dst);
    }

    waitKey(0);
    return 0;
}