自定义线性滤波

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卷积概念
常见算子
自定义卷积模糊



卷积概念
卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。
Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)


卷积如何工作

把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达如下：






Sum = 8x1+6x1+6x1+2x1+8x1+6x1+2x1+2x1+8x1
New pixel = sum / (m*n)




卷积核 也称算子
常见算子:




Robert算子:




Sobel算子:





拉普拉斯算子:

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/*
注意:
常见算子的应用
filter2D方法filter2D(
Mat src, //输入图像
Mat dst, // 模糊图像
int depth, // 图像深度32/8
Mat kernel, // 卷积核/模板
Point anchor, // 锚点位置
double delta // 计算出来的像素+delta
)
其中 kernel是可以自定义的卷积核

*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
        Mat src, dst;
        src = imread("D:/IDE/opencv-3.1.0/demo.jpg");
        if (!src.data) {
                printf("加载图片异常\n");
                return -1;
        }
        namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("input", src);

        //Robert算子演示---------------------------------------
        //定义Robert算子_X方向
        Mat kernel_x = (Mat_<int>(2, 2) << 
                1, 0, 
                0, -1);
        //定义Robert算子_Y方向
        Mat kernel_y = (Mat_<int>(2, 2) <<
                0, 1,
                -1, 0);

        //掩模卷积计算
        filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1),0.0);
        imshow("Robert算子_x", dst);
        filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
        imshow("Robert算子_y", dst);

        //Sobel算子演示---------------------------------------
        kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) <<
                -1,0,1,
                -2,0,2,
                -1,0,1
                );
        kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) <<
                -1,-2,-1,
                0,0,0,
                1,2,1
                );
        filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);
        imshow("Sobel算子_x", dst);
        filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
        imshow("Sobel算子_y", dst);

        //拉普拉斯算子演示---------------------------------------
        Mat kernel = (Mat_<int>(3, 3) <<
                0,-1,0,
                -1,4,-1,
                0,-1,0
                );
        filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1), 0.0);
        imshow("拉普拉斯算子_x", dst);





        waitKey(0);
        return 0;
}

[C++] 纯文本查看 复制代码

/*
注意:
程序自动循环_模糊的案列:
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/IDE/opencv-3.1.0/demo.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("加载图片异常\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);

	int c = 0;
	int index = 0;
	int ksize = 3;
	while (true)
	{
		c = waitKey(100);
		//如果按下ESC键  退出循环
		if ((char)c==27)
		{
			break;
		}
		ksize = 4 + (index % 10) * 2 + 1;
		Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);
		filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1 ));
		index++;
		imshow("程序循环_模糊", dst);



	}

	waitKey(0);
	return 0;
}