OpenCV的Filter2D代码解析

Filter是一个非常耗时的操作，不过Opencv的Filter写法比较特别

这里把原理解析一下，就可以编写自己的filter代码了

1. 首先把边界预先处理，然后再处理非边界部分（防止溢出）

2. 每行处理dst图像，而src的指针加1，这里为什么是src++呢？实际上这里src保留的是源数据的每行首地址

3. 对于5*5的核来说，k_ptr实际上保留了与src有关的25个指针地址，分别对应kernel里面的每一项。这25个指针地址，也只是src的每行的首地址。

所以后面使用的时候，sptr = (*kp++) + i;其中kp就是这个首地址，偏置为i。k_ptr里面的每个值都是一个源图的图像数据地址。

也就是说，OpenCV在计算每个核的时候，首先把与dst每个像素对应的那个源数据区域所用的像素点地址计算出来了，这对于Sparse的核来说非常重要。另外，当核很大时，这样事先计算出地址的方法也能提高cache的概率。

4. 在while循环里面实现这个线性核的所有计算，比如，5*5的核，25个乘法和25个加法。kc表示核系数的首地址。

	for( ; count > 0; count--, dst += dst_step, src++ )      // 处理dst的每一行，每行之后，把src的指针+1，
    {                                                       
        for( k = 0; k < k_count; k++ )                      
            k_ptr[k] = src[k_sparse[k].y] + k_sparse[k].x;  
                                                            
        for( i = 0; i <= width - 4; i += 4 )