【OpenCV】用定制内核做卷积

最新推荐文章于 2025-06-10 15:08:09 发布

alvin93

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分类专栏： Python opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alvin93/article/details/80925011

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 $A$ =

⎡ ⎣ ⎢ ⎢ - 1 - 1 - 1 - 1

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深度学习之Python，OpenCV中的卷积

qq_40985985的博客

11-26

2765

这篇博客将手动实现卷积函数（为了明白卷积是怎么实现计算的），以及opencv自带的卷积函数cv2.filter2D。并进行平滑，拉普拉斯内核，soble_x,y内核感受图像的梯度变化等操作。

OpenCV中的图像卷积

AI天才研究院

04-07

815

OpenCV中的图像卷积作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍图像卷积是计算机视觉和图像处理领域中一种非常重要的基础操作。它可以用于实现各种图像增强、滤波、检测等功能,在许多应用场景中发挥着关键作用。在开源计算机视觉库OpenCV中,图像卷积操作也是一个核心功能。本文将深入

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opencv------卷积操作

LYSSLQ2015的博客

06-01

3056

opencv------卷积操作

OpenCV 图像卷积

weixin_52445588的博客

11-12

161

OpenCV 图像卷积 2.1 图像卷积 2.2 均值滤波 2.3 中值滤波 2.4 高斯模糊 2.5 Sobel算子 2.6 拉普拉斯算子 2.7 Canny边缘检测算法 2.8 双边滤波 2.9 锐化滤波最近因项目需要加上自己的兴趣，需要用一些opencv相关的东西，虽然之前零零碎碎学习过一些，但是很久不用就忘了，打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。类似的博文有很多，但还是觉得自己总结一编印象深一些。 ...

opencv入门

最新发布

safasfs的博客

06-10

989

OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。我们需要从其中提取特征。

opencv_卷积

WGHCWC的博客

12-17

340

Opencv卷积操作 OpenCv卷积操作:通过矩阵运算,给图像的每个像素重新赋值,选择不同的矩阵(kernel,卷积核),可以实现不同的效果. 锐化 [0,-1,0] [-1,5,-1] [0,-1,0] 锐化运算 int cols = src.cols * src.channels(); int offset = src.channels(); int rows = src.rows; Mat...

OpenCV进行图像卷积

Major_S的博客

01-27

1385

图像卷积图像卷积图像卷积 1.视频教程： B站、网易云课堂、腾讯课堂 2.代码地址： Gitee Github 3.存储地址： Google云百度云：提取码： 1. 2. 3.

27 OpenCV 图像卷积操作

L7O7的博客

08-18

846

图像卷积靠卷积核完成卷积核规定了运算的规则滤波/模糊是卷积运算所带来的效果不同的卷积核所得到的卷积效果不同，故衍生出了不同种类的滤波/模糊，形态运算，梯度运算等概念。由此可见：卷积是图像处理的基础，许许多多处理方式都是离不开卷积的。

使用自定义内核给图像做卷积操作

Lemon_jay的博客

04-19

2559

使用C++、opencv创建自定义内核（卷积核），使用内核给图像做卷积操作关于图像卷积的原理及知识可参考博客https://www.cnblogs.com/bithuaning/p/6924978.html，说的非常详细。 opencv中的相关API： void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, ...

C++ opencv之图像卷积操作

weixin_46196863的博客

01-04

1917

这篇博客我们来学习图像卷积操作（基于opencv）一、概念图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右，从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值。二、API函数 2.1 函数原型 void cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int b

OpenCV中的矢量化卷积

2301_81887304的博客

02-03

2454

我们将首先实现一维卷积，然后对其进行矢量化。2-D 矢量化卷积将在各行之间执行 1-D 卷积以产生正确的结果。

OpenCV-卷积与低通滤波

小白的学习笔记

03-19

1687

使用卷积操作，对图像进行低通滤波，降噪处理。比较各种滤波算法对图像处理的效果差异

OpenCV卷积操作

yzx991013的博客

01-18

225

与图像进行卷积运算filteraD,均值滤波。#定义卷积核kernel。

OpenCV图像处理——卷积操作

lzh的博客

12-02

1844

OpenCV卷积操作

opencv009 滤波器01（卷积）

yf743909的博客

01-21

1819

图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段。图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。

OpenCV实现图像卷积操作

weixin_44119674的博客

04-14

424

【代码】OpenCV实现图像卷积操作。

OpenCV 卷积操作均值，高斯，中值滤波图片降噪

weixin_46999174的博客

07-23

2233

均值滤波的原理是使用一个固定大小的窗口（卷积核）在图像上滑动，并计算该窗口覆盖区域内所有像素值的平均值，然后用这个平均值替换窗口中心的像素值。中值滤波的基本思想是对图像中的每个像素，用其邻域内所有像素值的中值来替换原像素值。在执行卷积操作时，会使用一个小的矩阵，称为卷积核或滤波器，这个卷积核会与图像的局部区域进行元素乘积求和的运算。卷积核是一个小矩阵，用于在图像上滑动，并在每个位置与图像的对应区域进行加权求和，产生新的像素值。高斯模糊是使用高斯函数定义的卷积核与图像进行卷积来实现的。

OpenCV图像处理----图片卷积

bjsyc123456的博客

05-15

3211

图片卷积图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当

OPENCV学习指南——卷积操作（一）

m0_74128723的博客

04-05

834

自定义滤波为我们提供了更大的灵活性，允许根据具体的图像处理需求，设计不同的卷积核，从而实现特定的图像处理效果。例如，在图像锐化任务中，我们可以设计一个锐化卷积核，通过卷积操作增强图像的边缘和细节。锐化卷积核的设计思路通常是突出中心像素的权重，同时对周围像素赋予较小的权重，这样在卷积过程中，能够增强像素值的变化，使图像的边缘更加清晰，细节更加突出。这种自定义滤波的方式可以根据不同的应用场景和需求进行调整和优化，满足多样化的图像处理要求。import cv2print("无法读取图像，请检查路径。")

opencv c 图像卷积

03-04

### 使用 OpenCV C++ 实现图像卷积 #### 函数定义与初始化为了实现图像卷积，在程序中先要定义一个用于执行卷积操作的函数。此函数接收一个 `Mat` 类型的对象作为输入参数，该对象代表待处理的图像。 ```cpp void convolve_image(cv::Mat& src); ``` #### 执行卷积操作在实际应用中，可以利用 OpenCV 提供的 `filter2D()` 或者 `blur()` 方法来完成卷积运算。下面展示了一个具体的例子，其中采用了均值滤波器来进行简单的平滑化处理： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void convolve_image(Mat& src) { Mat dst; // 显示原始图片 imshow("Original Image", src); /// 创建内核矩阵 (Kernel Matrix) Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f, 1 / 9.f); /// 应用 filter2D 进行卷积计算 filter2D(src, dst, -1 , kernel, Point(-1,-1), 0, BORDER_DEFAULT ); /// 展示经过卷积后的结果 imshow("Convolved Image", dst); } ``` 这段代码展示了如何通过创建一个特定大小和权重分布的内核，并调用 `filter2D()` 来对给定的源图像施加卷积效果[^2]。对于更复杂的场景下可能还需要考虑边界条件以及不同的卷积模板设计等问题。此外，如果想要改变卷积的效果，则可以通过修改上述代码中的 `kernel` 变量所表示的卷积核来达到目的。 #### 安装依赖项确保已经正确安装了 OpenCV 库以便能够顺利编译运行以上代码片段。可通过如下命令在线安装最新版本的 Python 绑定包（注意这里虽然是针对Python环境下的安装指令，但对于C++开发同样适用因为两者共享相同的底层库）: ```bash pip install opencv-python ``` 需要注意的是，当使用 CMake 构建项目时，应该配置好相应的路径使得编译工具链能找到本地安装好的 OpenCV 头文件及静态链接库[^1]。