畳み込み演算OpenCVの021 ---画像

図1は、知識の前に準備しました

畳み込み画像：画像は畳み込みウィンドウは値ポイントを追加することによって覆い、中心画素出力値として与えるために平均化される各ウィンドウの大きい画像領域の他の領域に移動されるとみなすことができます。ウィンドウは、右、上から下へ、左から移動されます。ウィンドウは、予め指定された値を有する2次元マトリクス指定されたサイズ、として理解することができます。

図2は、主にOpenCVのAPIを使用しました

/ * *ウィンドウをフィルタリングするために正規化されたフィルタを用い@Brief
@paramのsrc入力画像。それは独立して処理されている任意の数のチャンネルを持つことができますが、
深さはCV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32FまたはCV_64Fでなければなりません。
srcと同じサイズおよびタイプの出力画像DST @param。
@param ksizeボケカーネルのサイズ。
@paramアンカーアンカーポイント。デフォルト値ポイント（-1、-1）アンカーがカーネルであることを意味し
センター。
外部画像の外挿ピクセルに使用@param borderType境界モード、#BorderTypes参照
* / 
CV_EXPORTS_W 無効ぼかし（InputArray SRC、OutputArray DST、
                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                        int borderType = BORDER_DEFAULT );

3 程序代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {
    Mat src = imread("../images/lena.png");
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);

    int h = src.rows;
    int w = src.cols;

    // 3x3 均值模糊，自定义版本实现
    Mat dst = src.clone();
    for (int row = 1; row < h - 1; row++) {
        for (int col = 1; col < w - 1; col++) {
            Vec3b p1 = src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1);
            Vec3b p2 = src.at<Vec3b>(row - 1, col);
            Vec3b p3 = src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1);
            Vec3b p4 = src.at<Vec3b>(row, col - 1);
            Vec3b p5 = src.at<Vec3b>(row, col);
            Vec3b p6 = src.at<Vec3b>(row, col + 1);
            Vec3b p7 = src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1);
            Vec3b p8 = src.at<Vec3b>(row + 1, col);
            Vec3b p9 = src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1);

            int b = p1[0] + p2[0] + p3[0] + p4[0] + p5[0] + p6[0] + p7[0] + p8[0] + p9[0];
            int g = p1[1] + p2[1] + p3[1] + p4[1] + p5[1] + p6[1] + p7[1] + p8[1] + p9[1];
            int r = p1[2] + p2[2] + p3[2] + p4[2] + p5[2] + p6[2] + p7[2] + p8[2] + p9[2];

            dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b / 9);
            dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g / 9);
            dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r / 9);
        }
    }
    imshow("blur", dst);
    imwrite("D:/result.png", dst);

    // OpenCV 均值模糊
    Mat result;
    blur(src, result, Size(15, 15), Point(-1, -1), 4);
    imshow("result", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}

4 运行

原图：

5 扩展及注意事项

null

6*目前只做大概了解，知道有这一算法，后续具体使用再做具体分析

畳み込み演算OpenCVの021 ---画像

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