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 = ;

    src = imread(STRPAHT2);

    if (!src.data) {

        printf("could not load image...\n");

        return -;

    }

    // 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 = ;

    int index = ;

    while (true) {

        c = waitKey();

        if ((char)c == ) {// ESC

            break;

        }

        ksize =  + (index % ) * ;

        Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);

        filter2D(src, dst, -, kernel, Point(-, -));

        index++;

        imshow("OUTPUT_WIN", dst);

    }

    waitKey();

    return ;

}