图像平滑处理-卷积函数filter2D详解及均值滤波案例

图像平滑处理-卷积函数filter2D详解及均值滤波案例

图像处理是计算机视觉中的重要分支。在图像处理中，平滑滤波是一项基本任务。平滑滤波可以消除图像中的噪声和细节，使其更加平滑和清晰。OpenCV-Python是一个常用的图像处理库，它提供了各种图像处理函数和算法。这里介绍其中用于图像平滑处理的函数filter2D。

filter2D函数的定义

filter2D是OpenCV中的一个函数，用于对二维矩阵进行卷积运算。函数原型如下：

dst=cv.filter2D(src,ddepth,kernel[,anchor[,delta[,borderType]]])

其中，src是输入矩阵，ddepth表示输出矩阵的深度（即数据类型），kernel是卷积核，anchor是卷积核的锚点，delta是结果矩阵的偏移量，borderType是边界处理方式。

卷积核的作用是将周围像素的灰度值与自己的灰度值进行加权平均，从而得到新的像素值。不同的卷积核会得到不同的平滑效果。卷积核的形状、大小、权重都需要我们自己定义。

接下来，我们使用filter2D函数实现图像平滑处理的案例。

均值滤波

均值滤波是一种简单的平滑滤波方法，它采用一个大小为n×n的卷积核，以每个像素的周围n×n个像素的平均值来代替该像素的值。

我们使用filter2D函数来实现均值滤波，代码如下࿱