【OpenCV】用定制内核做卷积

本文介绍了如何在OpenCV中使用定制的内核进行卷积操作。卷积内核通常是一个奇数大小的矩阵,用于计算图像像素的新值。在实践中,我们可能需要自定义内核以实现特定的图像处理效果。通过修改代码并添加相应的函数调用,可以在OpenCV程序中应用这些自定义内核。

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OpenCV预定义的很多滤波器,也就是滤波函数都会使用——kernel。
kernel从数学上是一个具有奇数行和奇数列的矩阵,用来对一个区域的像素做mix up或者卷积运算。
对于图像像素来说,它是一组权重,它决定了该如何计算目标像素点的新值。

kernel_33 = np.array([[-1, -1, -1],
                      [-1,  8, -1],
                      [-1, -1, -1]])

数学上我们设 AA =

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