矩阵的掩模操作，通常也叫做卷积操作，原理非常简单，这里不再赘述。

下面通过OpenCV进行图像卷积操作（最后效果是:增强图像）。

基于掩模矩阵操作：

首先介绍下，用到的函数filter2D().

函数功能：Convolves an image with the kernel.

函数原型： void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,

　　　　　　　　　　　 InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),
　　　　　　　　　　 　double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );

参数含义：

InputArray src: 输入图像　　　　

OutputArray dst：输出图像

int ddepth：目标图像深度

InputArray kernel：卷积核(或者说是相关核)，一个单通道浮点数矩阵;如果您想将不同的内核应用于不同的通道，

　　　　　　　　　可以使用split将图像分割成单独的颜色平面，并分别处理它们

Point anchor = Point(-1,-1)：anchor anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within

　　　　　　　　　　　　the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor
　　　　　　　　　　　　is at the kernel center.     默认Point(-1,-1)即可,表示要进行卷积操作的点与核中心重合。

double delta=0 :  在图像像素存储之前，可以选择要添加到像素的值，默认为0.

int borderType = BORDER_DEFAULT : 边界像素处理方法，默认处理边界像素

代码演示：

 1 #include <opencv2/opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 
 4 using namespace cv;
 5 using namespace std;
 6 
 7 const char* input_title = "input image";
 8 const char* output_title = "output image";
 9 
10 int main() {
11     Mat src, dst;
12 
13     /*加载并显示图像*/
14     src = imread("D:/lena.png");
15     if (src.empty()) {  //图像如果没有加载，结束程序
16         cout << "could not found image...";  
17         return -1;
18     }
19     namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE); //创建窗口
20     imshow(input_title, src); //显示原始图像
21 
22     /*图像卷积操作*/
23     Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) <<          
24                                     0, -1, 0,
25                                     -1, 5, -1, 
26                                     0, -1, 0);  //图像增强模板
27     filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);    //对图像进行卷积
28 
29     /*显示图像卷积后的效果*/
30     namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
31     imshow(output_title, dst);
32 
33     waitKey(0);  
34     return 0;
35 }

 效果图：

OpenCV基础(一)---图像卷积运算

OpenCV基础(一)---图像卷积运算