6、OpenCV图像处理与深度估计全解析

OpenCV图像处理与深度估计全解析

1. 自定义卷积滤波器

在图像处理中，卷积滤波器是一种强大的工具。常见的锐化、边缘检测和模糊滤波器使用的内核具有高度对称性，但一些对称性较低的内核也能产生有趣的效果。例如，一个一侧模糊（正权重）、另一侧锐化（负权重）的内核可以产生脊状或浮雕效果。以下是一个浮雕滤波器的实现：

import numpy

class EmbossFilter(VConvolutionFilter):
    """An emboss filter with a 1-pixel radius."""

    def __init__(self):
        kernel = numpy.array([[-2, -1, 0],
                              [-1,  1, 1],
                              [ 0,  1, 2]])
        VConvolutionFilter.__init__(self, kernel)

这种自定义卷积滤波器虽然基础，但通过实验，你可以编写自己的内核以获得独特的图像效果。

2. 修改应用程序

现在我们有了多个滤波器的高级函数和类，将它们应用到Cameo捕获的帧中变得很简单。以下是修改 cameo.py 的示例代码：

import cv2
import filters
from managers import WindowManag