使用opencv实现自定义卷积

对图像进行卷积是图像处理的基本操作，最近在研究图像滤波，经常要用到自定义卷积，所以实现了一下

 1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
 2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
 3 
 4 using namespace cv;
 5 
 6 Mat get_blur_kernel(int kernel_size);//获得归一化滤波的卷积核
 7 
 8 int main(int argc, char ** argv)
 9 {
10     Mat src, dst;
11     Point anchor;
12     double delta;
13     int ddepth;
14     int kernel_size = 5;
15     // 生成一个掩模核 大小为kernel_size*kernel_size,这里我们用归一化块滤波的卷积核做示例
16     Mat kernel = get_blur_kernel(kernel_size);
17     // 载入一张图片
18     src = imread("a.jpg");
19     if (!src.data)
20         return -1;
21 
22     // 创建窗口
23     imshow("before",src);
24     waitKey(500);
25     // 初始化滤波器参数
26     anchor = Point(-1, -1);
27     delta = 0;
28     ddepth = -1;
29     //将核设置好之后，使用函数 filter2D 就可以生成滤波器：
30     filter2D(src, dst, ddepth, kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);
31 
32     imshow("after", dst);
33     waitKey(0);
34     return 0;
35 }
36 
37 //生成归一化滤波的卷积核,通过对kernel.ptr(i)[j]的操作来进行
38 Mat get_blur_kernel(int kernel_size)
39 {
40     Mat kernel = (Mat_<float>(kernel_size, kernel_size));
41     for (int i = 0; i < kernel_size; i++)
42     {
43         for (int j = 0; j < kernel_size; j++)
44             kernel.ptr<float>(i)[j] = 1.0 / (kernel_size*kernel_size);
45     }
46     return kernel;
47 }

卷积核kernel其实也是一个Mat对象，我们可以通过kernel.ptr(i)[j]实现对矩阵元素的直接操作，

将核设置好之后，使用opencv提供的函数 filter2D 就可以生成滤波器：

filter2D(src, dst, ddepth, kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);
其中各参数含义如下：

src : 源图像
dst : 目标图像
ddepth : dst 的深度。若为负值（如 - 1 ），则表示其深度与源图像相等。
kernel : 用来遍历图像的核
anchor : 核的锚点的相对位置，其中心点默认为(-1, -1) 。
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 。
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

只需改变卷积核，我们就可以使用类似的方法创造自定义滤波了。

 

作者： Elliott Zheng

出处： http://www.cnblogs.com/elliottzheng/p/6616869.htmlp/6664218.html>

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