opencv学习笔记--卷积和核

卷积

高度概括地说,卷积是在每一个图像块与某个算子(核)之间进行的运算。

核是什么?

核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个 锚点 ,一般位于数组中央。

kernel example

如何用核实现卷积?

假如你想得到图像的某个特定位置的卷积值,可用下列方法计算:

  1. 将核的锚点放在该特定位置的像素上,同时,核内的其他值与该像素邻域的各像素重合;
  2. 将核内各值与相应像素值相乘,并将乘积相加;
  3. 将所得结果放到与锚点对应的像素上;
  4. 对图像所有像素重复上述过程。

用公式表示上述过程如下:

H(x,y) = \sum_{i=0}^{M_{i} - 1} \sum_{j=0}^{M_{j}-1} I(x+i - a_{i}, y + j - a_{j})K(i,j)



函数原型 CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                            InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1),
                            double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT );


其中各参数含义如下:

  1. src: 源图像
  2. dst: 目标图像
  3. ddepthdst 的深度。若为负值(如 -1 ),则表示其深度与源图像相等。
  4. kernel: 用来遍历图像的核
  5. anchor: 核的锚点的相对位置,其中心点默认为 (-1, -1) 。
  6. delta: 在卷积过程中,该值会加到每个像素上。默认情况下,这个值为 0 。
  7. BORDER_DEFAULT: 这里我们保持其默认值,更多细节将在其他教程中详解

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转载自blog.csdn.net/x670127565/article/details/74905981