opencv笔记

卷积的意义：加权叠加

 

用核实现卷积：

参考链接：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/filter_2d/filter_2d.html#filter-2d

假如你想得到图像的某个特定位置的卷积值，可用下列方法计算：

1. 将核的锚点放在该特定位置的像素上，同时，核内的其他值与该像素邻域的各像素重合；
2. 将核内各值与相应像素值相乘，并将乘积相加；
3. 将所得结果放到与锚点对应的像素上；
4. 对图像所有像素重复上述过程。

用公式表示上述过程如下：

幸运的是，我们不必自己去实现这些运算，OpenCV为我们提供了函数 filter2D 。

 

filter2D的格式：

filter2D(src, dst, ddepth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

其中各参数含义如下：

1. src: 源图像
2. dst: 目标图像
3. ddepth: dst 的深度。若为负值（如 -1），则表示其深度与源图像相等。
4. kernel: 用来遍历图像的核
5. anchor: 核的锚点的相对位置，其中心点默认为 (-1,