OpenCV学习笔记（七）——图像处理之滤波器ImgProc

本文深入探讨了核滤波器的基础概念及其在图像处理中的应用，包括2D图像滤波器、单行核滤波器、单列核滤波器等，并详细介绍了FilterEngine类在滤波操作中的作用。此外，文章还涵盖了常见的滤波器如bilateralFilter、blur、boxFilter，以及形态学操作和基于核和图像卷积的滤波器。最后，通过Laplacian滤波器的使用心得，强调了在处理过程中需要注意的细节。

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先介绍几个最基本的核滤波器相关的类

2D图像滤波器基础类BaseFilter ：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y)... src(x+wdith-1,y), src(y+1,x)... src(x+width-1, y+height-1) ); 相关的调用函数为getLinearFilter、getMorphologyFilter

单行核滤波器基础类BaseRowFilter ：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y),...src(x+width-1,y));相关的调用函数为getLinearRowFilter、getMorphologyRowFilter

单列核滤波器基础类BaseColumnFilter ：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x,y+1),...src(x,y+width-1));相关的调用函数为getColumnSumFilter、getLinearColumnFilter、getMorphologyColumnFilter

类FilterEngine：该类可以应用在对图像的任意滤波操作当中，在OpenCV滤波器函数中扮演着很重要的角色，相关的函数有createBoxFitler、createDerivFitlter、createGaussianFilter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter

基于这些类有一些基本的滤波器 bilateralFilter、blur、boxFilter

还有一些形态学操作如：dilate{扩大}、erode{腐蚀}、morphologyEx

还有基于核和图像卷积的滤波器filter2D

还有一些典型的滤波器如 GaussianBlur、medianBlur、Laplacian、pyrMeanShiftFiltering、sepFilter2D

还有Sobel、Scharr运算符

其他一些函数有borderInterpolate、buildPyramid、copyMakeBorder、createBoxFilter、createDirivFilter、createGaussianFliter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter、getDerivKernels、getGaussianKernel、getKernelType、getStructuringElement、pyrDown、pyrUp

还老版本的滤波器cvSmooth

这里介绍一下我使用 Laplacian滤波 的心得，这个函数的第三个参数为输出的图像的深度，注意经过拉普拉斯算子处理后得到的值是有正有负的，所以输出图像的深度最好为输入图像深度的2倍，才能有效防止数据溢出，如必须要使用8位的数据，可以再使用函数convertScaleAbs处理。而且要注意使用的拉普拉斯算子掩膜的中心系数为负。