Opencv3 C++ VS2017 学习笔记 12 卷积与卷积算子

• 卷积是一个数学概念, 在图像处理中是一个操作, 是kernel(filter,卷积核,算子)在图像的每个像素的操作

  • kernel本质是个固定大小的小型矩阵, 中心点是anchor锚点, 相当于在图片的海洋中下锚---->操作,即anchor point
    • 
  • 卷积的工作方式
    • kernel放在像素数组上, 求锚点周围覆盖像素的乘积,然后加起来,替换锚点覆盖下的像素值,即卷积处理
    • 

    • Sum = 8x1+6x1+6x1+2x1+8x1+6x1+2x1+2x1+8x1

      New pixel = sum / (m*n)

  • 卷积操作两个核心,一个是kernel的设计, 一个是算子遍历像素的方式

    • 一般的算子有一些经典的, 如:

      •  

        Robert算子
      • Sobel算子  
      • Laplance算子
    • 自定义算子
      • 就是创建一个小型矩阵, 之前学过可以用Mat来创建

        int main(int argc, char ** argv)
        {
        	Mat src, gray, bin, dst;
        	src = imread("C:\\Users\\xujin\\Desktop\\test1.JPG");
        	if (!src.data)
        	{
        		cout << "no image";
        		return -1;
        	}
        	namedWindow("src_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("src_image", src);
        	Mat dst_x, dst_y;
        	Mat dstSobel_x, dstSobel_y, dstLap;
        	src.copyTo(dst_x);
        	src.copyTo(dst_y);
        	src.copyTo(dstSobel_x);
        	src.copyTo(dstSobel_y);
        	src.copyTo(dstLap);
        	Mat kernel_x = (Mat_(2, 2) << 1, 0, 0, -1);
        	Mat kernel_y = (Mat_(2, 2) << 0,-1,-1,0);
        	Mat kernelSobel_x = (Mat_(3, 3) << -1, 0, -1, -2, 0, -2, -1, 0, -1);
        	Mat kernelSobel_y = (Mat_(3, 3) << -1,-2,-1, 0, 0, 0, 1, 2, 1);
        	Mat kernelLap = (Mat_(2, 2) << 0, -1, 0, -1, -4, -1, 0, -1, 0);
        	filter2D(src, dst_x,-1, kernel_x, Point(-1, -1));
        	filter2D(src, dst_y, -1, kernel_x, Point(-1, -1));  //filter2D()是进行2D卷积操作的函数, 卷积核是一个小型矩阵,卷积核是设计核心
        	filter2D(src, dst_y, -1, kernelSobel_x, Point(-1, -1));
        	filter2D(src, dst_y, -1, kernelSobel_y, Point(-1, -1));
        	filter2D(src, dst_y, -1, kernelLap, Point(-1, -1));
        	namedWindow("dst_x_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("dst_x_image", dst_x);
        	namedWindow("dst_y_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("dst_y_image", dst_y);
        	namedWindow("dstSobel_x_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("dstSobel_x_image", dstSobel_x);
        	namedWindow("dstSobel_y_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("dstSobel_y_image", dstSobel_y);
        	namedWindow("dstLap_image", WINDOW_AUTOSIZE);
        	imshow("dstLap_image", dstLap);
        
        
        	waitKey(0);
        	return 0;
        }
        

        • 例如Mat kernel = (Mat_(3,3)<<-1,0,-1,-2,0,2,-1,0,1);
    • 卷积操作方法
      • API: filter2D(src, dst, depth, kernel, anchor, delta);
        • 参数(原图片, 输出图片, 图片深度, 算子, 锚点, delta);