OpenCV 自定义线性滤波

Posted 2021-12-17 流楚丶格念

文章目录

• 卷积概念
• • 常见的算子：
  • • Robert算子：
    • Sobel算子：
    • 拉普拉斯算子:
• API filter2D函数
• 代码案例：

卷积概念

1、卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。
2、kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)。

3、把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。

常见的算子：

下面效果的原图如下

Robert算子：

上图该算子左上角像素点减去右下角像素点，算子和为0，得出图片较暗，突出斜方向图片细节。

上图该算子右上角像素点减去左下角像素点，算子和为0，得出图片较暗，突出斜方向图片细节。

Sobel算子：

得到的效果如下：

上图该算子左边像素点减去右边像素点，算子和为0，得出图片较暗，突出水平方向图片细节，本行所在算子乘以2倍，边缘信息更强。

得到的效果如下：

上图该算子下边像素点减去上边像素点，算子和为0，得出图片较暗，突出垂直方向图片细节，本列所在算子乘以2倍，边缘信息更强。

拉普拉斯算子:

得到的效果如下

该算子中央像素点的四倍值减去周围像素点，算子和为0，得出图片较暗，突出边缘信息，亮度大的更大，亮度小的更小。

API filter2D函数

函数原型：

filter2D(
　　Mat src, 		// 输入图像
　　Mat dst, 		// 模糊图像
　　int depth, 		// 图像深度32/8
　　Mat kernel, 		// 卷积核/模板
　　Point anchor, 	// 锚点位置
　　double delta 	// 计算出来的像素+delta
)

参数说明：

• src: 输入图像
• dst: 模糊图像
• depth: 图像深度32/8
• kernel: 卷积核/模板
• anchor: 锚点位置
• delta: 计算出来的像素+delta

代码案例：

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>  

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) 
	Mat src, dst;
	int ksize = 0;

	src = imread("./test2.jpg");
	if (!src.data) 
		printf("could not load image...\\n");
		return -1;
	
	imshow("src image", src);
	// Sobel X 方向
	 Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2,0,2, -1, 0, 1);
	 filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);
	imshow("Sobel X", dst);

	// Sobel Y 方向
	Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -2, -1, 0,0,0, 1,2,1);
	filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
	imshow("Sobel Y", dst);

	 // 拉普拉斯算子
	 Mat kernel_la = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
	 filter2D(src, dst, -1, kernel_la, Point(-1, -1), 0.0);
	imshow("Sobel K_Y", dst);


	int c = 0;
	int index = 0;
	while (true) 
		c = waitKey(500);
		if ((char)c == 27) 
			// 摁下ESC退出程序 
			break;
		
		ksize = 5 + (index % 8) * 2;
		Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);
		filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1));
		index++;
		imshow("filter2D img", dst);
	

	waitKey(0);
	return 0;