使用opencv实现自定义卷积

对图像进行卷积是图像处理的基本操作，最近在研究图像滤波，经常要用到自定义卷积，所以实现了一下

 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; Mat get_blur_kernel(int kernel_size);//获得归一化滤波的卷积核 int main(int argc, char ** argv)
 {
     Mat src, dst;
     Point anchor;
     double delta;
     int ddepth;
     int kernel_size = ;
     // 生成一个掩模核 大小为kernel_size*kernel_size,这里我们用归一化块滤波的卷积核做示例
     Mat kernel = get_blur_kernel(kernel_size);
     // 载入一张图片
     src = imread("a.jpg");
     if (!src.data)
         return -;     // 创建窗口
     imshow("before",src);
     waitKey();
     // 初始化滤波器参数
     anchor = Point(-, -);
     delta = ;
     ddepth = -;
     //将核设置好之后，使用函数 filter2D 就可以生成滤波器：
     filter2D(src, dst, ddepth, kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);     imshow("after", dst);
     waitKey();
     return ;
 } //生成归一化滤波的卷积核,通过对kernel.ptr(i)[j]的操作来进行
 Mat get_blur_kernel(int kernel_size)
 {
     Mat kernel = (Mat_<float>(kernel_size, kernel_size));
     for (int i = ; i < kernel_size; i++)
     {
         for (int j = ; j < kernel_size; j++)
             kernel.ptr<float>(i)[j] = 1.0 / (kernel_size*kernel_size);
     }
     return kernel;
 }

卷积核kernel其实也是一个Mat对象，我们可以通过kernel.ptr(i)[j]实现对矩阵元素的直接操作，

将核设置好之后，使用opencv提供的函数 filter2D 就可以生成滤波器：

filter2D(src, dst, ddepth, kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);
其中各参数含义如下：

src : 源图像
dst : 目标图像
ddepth : dst 的深度。若为负值（如 – 1 ），则表示其深度与源图像相等。
kernel : 用来遍历图像的核
anchor : 核的锚点的相对位置，其中心点默认为(-1, -1) 。
delta : 在卷积过程中，该值会加到每个像素上。默认情况下，这个值为 0 。
BORDER_DEFAULT : 这里我们保持其默认值，更多细节将在其他教程中详解

只需改变卷积核，我们就可以使用类似的方法创造自定义滤波了。

作者： Elliott Zheng

出处： http://www.cnblogs.com/elliottzheng/p/6616869.htmlp/6664218.html>

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