OpenCV（一）——高斯卷积核原理及代码实现

最新推荐文章于 2025-05-20 09:01:08 发布
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贴出getGaussianKernel源码

在smooth.cpp中

提示：Gaussian核基于 正态分布函数设计

μ是均值，σ^2是方差

正态函数（即一维Gaussian卷积核）如下

f(x) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi } \sigma }exp(-\frac{(x - \mu) ^ 2}{2 \sigma^2})

二维卷积核通过对一维积分得到，并且μ = 0

g(x, y) = \frac{1}{2 \pi \sigma ^2}exp(-\frac{x ^ 2 + y ^2}{2 \sigma^2})

根据如下源码可知：sigma根据如下公式推得,其中ksize是卷积尺寸（方阵长或宽）

sigma = ((ksize-1)*0.5 – 1)*0.3 + 0.8。

但是注意的是该源码是在限制尺寸 1~7，设置sigma = 0就是使用如下代码的默认参数。

static const
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OpenCV每日函数 图像过滤模块 (11) getGaussianKernel计算高斯卷积核函数
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06-12 1223
高斯核在每张 10 马克的德国钞票上都很明显，在他 55 岁时，它被描绘在其著名发明家旁边。现在欧元替代了马克。 getGaussianKernel函数返回高斯滤波器系数。该函数计算并返回 ksize×1 的高斯滤波器系数矩阵：.........
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