第六章 - 图像变换 - 卷积(cvFilter2D)

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#dst #filter #算法 #框架 #网络

本文介绍了图像处理中的Filter2D函数，用于对图像进行卷积操作。通过代码示例展示了如何将IplImage结构转换为图像数组，并探讨了卷积在图像处理中的作用。旨在为初学者建立图像处理的基本知识框架。

第五章终于翻篇了，看自己写的东西还是觉得思维很混乱，有些东西理解的不深入，一直处于似的非懂的状态。但是第一遍的学习希望能建立一个知识框架，了解一个大概，毕竟刚入门图像，等到第二遍的时候再细细考究每一个算法的实现。

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先来了解卷积的概念与作用（转自网络）：



Filter2D

对图像做卷积

void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
                 const CvMat* kernel,
                 CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
#define cvConvolve2D cvFilter2D

src
输入图像.
dst
输出图像.
kernel
卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道，先用&n
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18-OpenCVSharp —-Cv2.Filter2D()函数功能（自定义二维卷积）详解
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opencv基础-34 图像平滑处理-2D 卷积 cv2.filter2D()
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但是，我们有时希望使用特定的卷积核实现卷积操作，例如使用如下卷积核进行卷积操作。当然，本例中使用的卷积核比较简单，该滤波操作与直接使用均值滤波语句“r=cv2.blur(o,(5,5))”的效果是一样的。卷积操作将卷积核在图像上滑动，对每个局部区域进行元素级别的乘法和累加操作，得到输出图像的对应位置的像素值。自定义一个卷积核，通过函数 cv2.filter2D()应用该卷积核对图像进行滤波操作，并显示滤波结果。在 OpenCV 中，允许用户自定义卷积核实现卷积操作，使用自定义卷积核实现卷积操作的。
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