Python-OpenCV中的filter2D()函数

Posted 2021-11-08 lfri

使用自定义内核对图像进行卷积。该功能将任意线性滤波器应用于图像。支持就地操作。当光圈部分位于图像外部时，该功能会根据指定的边框模式插入异常像素值。

 

语法

函数原型：

dst=cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]])

参数：

参数	描述
src	原图像
dst	目标图像，与原图像尺寸和通过数相同
ddepth	目标图像的所需深度
kernel	卷积核（或相当于相关核），单通道浮点矩阵;如果要将不同的内核应用于不同的通道，请使用拆分将图像拆分为单独的颜色平面，然后单独处理它们。
anchor	内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。
detal	在将它们存储在dst中之前，将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置。
borderType	像素外推法，参见BorderTypes

改函数实际计算的是相关性，而不是卷积

$$\texttt{dst} (x,y) = \sum _{ \stackrel{0\leq x‘ < \texttt{kernel.cols},}{0\leq y‘ < \texttt{kernel.rows}} } \texttt{kernel} (x‘,y‘)* \texttt{src} (x+x‘- \texttt{anchor.x} ,y+y‘- \texttt{anchor.y} )$$

在内核足够大（~11x11或者更大）的时候，该函数使用DFT算法，对于小内核则直接计算。

也可见,anchor相当于坐标轴平移。

其中ddepth表示目标图像的所需深度，它包含有关图像中存储的数据类型的信息，可以是unsigned char（CV_8U），signed char（CV_8S），unsigned short（CV_16U）等等...

Input depth (src.depth())	Output depth (ddepth)
CV_8U	-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
CV_16U/CV_16S	-1/CV_32F/CV_64F
CV_32F	-1/CV_32F/CV_64F
CV_64F	-1/CV_64F

 Note：当ddepth=-1时，表示输出图像与原图像有相同的深度。

 

 

 

 

 

参考链接：

1、Depth combination https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#filter_depths 

2、