OpenCV(二十):图像卷积

1.图像卷积原理

        图像卷积是一种在图像上应用卷积核的操作。卷积核是一个小的窗口矩阵,它通过在图像上滑动并与图像的像素进行逐元素相乘,然后求和来计算新图像中每个像素的值。通过滑动卷积核并在图像上进行逐像素运算,可以实现一系列图像处理任务,例如平滑、边缘检测和特征提取等。

卷积操作的原理如下:

  1. 定义一个卷积核(或滤波器),它是一个小的窗口矩阵。卷积核的大小通常是奇数,以便有一个中心点。

  2. 将卷积核放置在图像的初始位置上(通常是图像的左上角)。

  3. 将卷积核的每个元素与图像上重叠区域的对应像素进行逐元素相乘。

  4. 将所有乘积结果相加得到新图像中对应像素位置的值。

  5. 将卷积核在图像上滑动一个像素,并重复步骤3和4,直到覆盖整个图像。

  6. 重复以上步骤,将卷积核应用于图像的每个像素位置,生成最终的卷积结果图像。

2.图像卷积函数filter2D()

void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,

InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),

double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );

参数解释:

  • src:原始图像,可以是单通道(灰度图像)或者是三通道彩色图像。

  • ddepth:输出图像的深度,通常设置为-1以保持与原始图像相同的深度。

  • kernel:应用于图像的卷积核,是一个NumPy数组。

  • dst(可选):输出图像,与原始图像具有相同的大小和深度。如果未提供,则函数会自动创建一个新的图像。

  • anchor(可选):指定卷积核的锚点位置,如果未提供,则默认为(-1, -1),表示锚点位于卷积核的中心。

  • delta(可选):可选的增量参数,用于对输出图像进行偏移。

  • borderType(可选):图像边界的处理方式,可以是cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE等。

3.示例代码:

//图像卷积
void Image_convolution(Mat image){
// 定义卷积核cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 3) <<0, -1, 0,-1, 5, -1,0, -1, 0);// 进行卷积操作cv::Mat convolvedImage;cv::filter2D(image, convolvedImage, -1, kernel);// 显示原始图像和卷积结果imwrite("/sdcard/DCIM/image.png",image);//原图像imwrite("/sdcard/DCIM/convolvedImage.png",convolvedImage);//卷积结果
}

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