opencv学习(六)之掩膜版

本文介绍了如何使用OpenCV进行图像处理,特别是通过掩模矩阵实现图像像素的加权平均操作,以增强图像对比度。文章详细讲解了掩模操作的数学原理,并给出了代码示例,包括图像加载、类型检查、目标图像创建以及像素计算的过程。在计算过程中,注意到边界像素的处理,避免了计算中出现的问题。

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可以通过掩模矩阵(通常来讲叫核)对图像的每个图像像素值重新计算。这个掩模板能够调整临近像素包括当前像素对新像素的影响程度。从数学的角度来讲,我们用特殊的值对当前的值做了一个加权平均的操作。举个例子,设想一个图像对比度增强的方法,基本上,我们要将下面的公式应用到每一个像素上:
这里写图片描述
第一个公式是用数学公式,第二个是用一个掩模板。将掩模板中心放到你想计算像素上,将像素值累加并乘以与重叠矩阵值想成。对于较大的矩阵来看,后一种表达方式更容易理解。

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result);

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