第六章 - 图像变换 - 卷积(cvFilter2D)

第五章终于翻篇了，看自己写的东西还是觉得思维很混乱，有些东西理解的不深入，一直处于似的非懂的状态。但是第一遍的学习希望能建立一个知识框架，了解一个大概，毕竟刚入门图像，等到第二遍的时候再细细考究每一个算法的实现。

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先来了解卷积的概念与作用（转自网络）：

Filter2D

对图像做卷积

void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
                 const CvMat* kernel,
                 CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
#define cvConvolve2D cvFilter2D

src

输入图像.

dst

输出图像.

kernel

卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道，先用  cvSplit 函数分解图像到单个色彩通道上，然后单独处理。

anchor

核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。

函数  cvFilter2D 对图像进行线性滤波，支持 In-place 操作。当核运算部分超出输入图像时，函数从最近邻的图像内部象素差值得到边界外面的象素值。

/*code*/ 

核心是将图像IplImage结构转换为图像数组。

#include 
#include 
#include 

int main(int argc,char**argv)
{
	IplImage* src, *dst, src_f;
	float k[9] = { 1.0, -2.0, 1.0, 4.0, 
		-2.0, -1.0, 4.0, -2.0, 2.0 };  //核
	CvMat km = cvMat( 3, 3, CV_32FC1, k );  //构造单通道浮点矩阵，将图像IplImage结构转换为图像数组
	
	src = cvLoadImage( argv[1] );
	dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 3 );
	cvNamedWindow( "src", 0 );
	cvShowImage( "src", src );
	cvNamedWindow( "Filtering", 0 );
	cvFilter2D( src, dst, &km, cvPoint( -1, -1 ) );  //设参考点为核的中心
	cvShowImage( "Filtering", dst );
	cvWaitKey(0);
	cvReleaseImage( &src );
	cvReleaseImage( &dst );

	return 0;
}

/*result*/

卷积后图像