OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 30 - OpenCV中的自定义滤波器

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专栏代码全部基于C++ 与Python双语演示。

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本文关键知识点:OpenCV中的自定义滤波器

图像卷积最主要功能有图像模糊、锐化、梯度边缘等,前面已经分享图像卷积模糊的相关知识点,OpenCV除了支持上述的卷积模糊(均值与边缘保留)还支持自定义卷积核,实现自定义的滤波操作。自定义卷积核常见的主要是均值、锐化、梯度等算子。下面的三个自定义卷积核分别可以实现卷积的均值模糊、锐化、梯度功能。

在这里插入图片描述

在OpenCV中,自定义滤波器是一个强大的工具,它允许用户通过定义特定的卷积核(或称为内核、滤波器核)来实现各种图像卷积操作。这些操作包括图像模糊、锐化、梯度边缘检测等。以下是对这些功能的详细解释:

一、图像模糊

图像模糊通常通过低通滤波器实现,它允许低频信号通过,而高频信号(如边缘和噪点)则被削弱。在OpenCV中,可以使用cv2.filter2D()函数结合自定义的均值卷积核或高斯卷积核来实现图像模糊。

  • 均值模糊<
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