OpenCV的滤波与卷积_opencv accumulate csdn-程序员宅基地

技术标签: C/C++  卷积  滤波  OpenCV  人工智能  图像形态学  阈值化  

目录

预备知识

滤波、核和卷积

边界外推和边界处理

阈值化操作

Otsu算法

自适应阈值

平滑

简单模糊和方框型滤波器

中值滤波器

高斯滤波器

双边滤波器

导数和梯度

索贝尔导数

Scharr滤波器

拉普拉斯变换

图像形态学

膨胀和腐蚀

通用形态学函数

开操作和闭操作

形态学梯度

顶帽和黑帽

自定义核

用任意线性滤波器做卷积

用cv::filter2D()进行卷积

通过cv::sepFilter2D使用可分核

生成卷积核


预备知识

滤波、核和卷积

滤波器指的是一种由一幅图像 I(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像 I'(x,y)的算法。其中,模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律,也称“滤波器”或“核”。在下面的介绍中多采用的是线性核,即 I'(x,y)的像素的值由 I(x,y)及其周围的像素的值的加权相加得来的。可由以下方程表示:

I'(x, y)=\sum _{i, \: j\in kernal}k_{i,\: j}\cdot I(x+i,\: y+j)

\begin{bmatrix} 1 & 1 & 1& 1 & 1\\ 1 & 1& 1& 1 & 1\\ 1& 1 & \mathbf{1} & 1& 1\\ 1 & 1& 1 & 1 & 1\\ 1 & 1 & 1 & 1& 1 \end{bmatrix} \frac{1}{25}\begin{bmatrix} 1 & 1 & 1& 1 & 1\\ 1 & 1& 1& 1 & 1\\ 1& 1 & \mathbf{1} & 1& 1\\ 1 & 1& 1 & 1 & 1\\ 1 & 1 & 1 & 1& 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} -1 & 0 &1 \\ -2 &\mathbf{0} & 2\\ -1& 0& 1 \end{bmatrix} \frac{1}{273}\begin{bmatrix} 1 & 4 & 7& 4 & 1\\ 4 & 16& 26& 16 & 4\\ 7& 26 & \mathbf{41} & 26& 7\\ 4 & 16& 26 & 16 & 4\\ 1 & 4 & 7 & 4& 1 \end{bmatrix}
(A)5×5盒状核 (B)规范化的5×5盒状核
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