【OpenCV 完整例程】54. OpenCV 实现图像二维卷积

【OpenCV 完整例程】54. OpenCV 实现图像二维卷积

欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中

滤波通常是指对图像中特定频率的分量进行过滤或抑制。图像滤波是在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是常用的图像预处理操作。

空间滤波器是由邻域和定义的操作构成的，滤波器规定了滤波时采用的邻域形状及该区域内像素值的处理方法。滤波器也被称为 “核”、“模板”、“窗口”、“掩模”、“算子”，一般在信号处理中称为 “滤波器”，在数学领域称为 “核”。线性滤波器就是指基于线性核的滤波，也就是卷积运算。

1.4 cv2 实现二维离散卷积（flip 和 filter2D）

使用 OpenCV 中的 cv.flip 和 cv.filter2D 函数也可以实现图像的卷积运算。

函数 cv.flip 实现围绕轴线翻转二维阵列，将图像沿轴线进行轴对称变换，可以将图像沿水平方向、垂直方向、或水平/垂直方向同时进行翻转。例程 1.38 介绍了图像的翻转（镜像）的使用方法。

函数 cv.filter2D 对图像与核（模板）进行相关计算，与函数 cv.flip 共同实现卷积运算。

函数说明：

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

参数说明：

• src：卷积处理的输入图像，可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像
• dst：卷积处理的输出图像，大小和类型与 src 相同
• ddepth：目标图像每个通道的深度（数据类型），ddepth=-1 表示与输入图像的数据类型相同
• kernel：卷积操作的模板（卷积核），二维实型数组
• anchor：卷积核的锚点位置，默认值 (-1, -1) 表示以卷积核的中心为锚点
• delta：输出图像的偏移量，可选项，默认值为 0
• borderType：边界扩充的类型

cv.filter2D 可以处理灰度图像，也可以直接处理彩色图像，不需要对每一色彩通道分别操作。

例程 1.67：cv2 实现图像的二维卷积

    # 1.67：cv2 实现图像的二维卷积
    img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=0)  # # flags=0 读取为灰度图像

    kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])  # Gx + j*Gy

    kFlip = cv2.flip(kernel, -1)  # 将卷积核旋转180度
    # 使用函数filter2D算出same卷积
    imgConv1 = cv2.filter2D(img, -1, kFlip,
               anchor=(0,0), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT)
    imgConv2 = cv2.filter2D(img, -1, kFlip,
               anchor=(0,0), borderType=cv2.BORDER_REFLECT)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title('Original'), plt.axis('off')
    plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title('cv2.filter2D (BORDER_CONSTANT)')
    plt.imshow(np.absolute(imgConv1), cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title('cv2.filter2D (BORDER_REFLECT)')
    plt.imshow(np.absolute(imgConv2), cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

---

---

（本节完）

---

版权声明：

youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接

Copyright 2021 youcans, XUPT

Crated：2021-11-29

欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中

【OpenCV 完整例程】01. 图像的读取（cv2.imread）
【OpenCV 完整例程】02. 图像的保存（cv2.imwrite）
【OpenCV 完整例程】03. 图像的显示（cv2.imshow）
【OpenCV 完整例程】04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
【OpenCV 完整例程】05. 图像的属性（np.shape）
【OpenCV 完整例程】06. 像素的编辑（img.itemset）
【OpenCV 完整例程】07. 图像的创建（np.zeros）
【OpenCV 完整例程】08. 图像的复制（np.copy）
【OpenCV 完整例程】09. 图像的裁剪（cv2.selectROI）
【OpenCV 完整例程】10. 图像的拼接（np.hstack）
【OpenCV 完整例程】11. 图像通道的拆分（cv2.split）
【OpenCV 完整例程】12. 图像通道的合并（cv2.merge）
【OpenCV 完整例程】13. 图像的加法运算（cv2.add）
【OpenCV 完整例程】14. 图像与标量相加（cv2.add）
【OpenCV 完整例程】15. 图像的加权加法（cv2.addWeight）
【OpenCV 完整例程】16. 不同尺寸的图像加法
【OpenCV 完整例程】17. 两张图像的渐变切换
【OpenCV 完整例程】18. 图像的掩模加法
【OpenCV 完整例程】19. 图像的圆形遮罩
【OpenCV 完整例程】20. 图像的按位运算
【OpenCV 完整例程】21. 图像的叠加
【OpenCV 完整例程】22. 图像添加非中文文字
【OpenCV 完整例程】23. 图像添加中文文字
【OpenCV 完整例程】23. 图像添加中文文字
【OpenCV 完整例程】24. 图像的仿射变换
【OpenCV 完整例程】25. 图像的平移
【OpenCV 完整例程】26. 图像的旋转（以原点为中心）
【OpenCV 完整例程】27. 图像的旋转（以任意点为中心）
【OpenCV 完整例程】28. 图像的旋转（直角旋转）
【OpenCV 完整例程】29. 图像的翻转（cv2.flip）
【OpenCV 完整例程】30. 图像的缩放（cv2.resize）
【OpenCV 完整例程】31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）
【OpenCV 完整例程】32. 图像的扭变（错切）
【OpenCV 完整例程】33. 图像的复合变换
【OpenCV 完整例程】34. 图像的投影变换
【OpenCV 完整例程】35. 图像的投影变换（边界填充）
【OpenCV 完整例程】36. 直角坐标与极坐标的转换
【OpenCV 完整例程】37. 图像的灰度化处理和二值化处理
【OpenCV 完整例程】38. 图像的反色变换（图像反转）
【OpenCV 完整例程】39. 图像灰度的线性变换
【OpenCV 完整例程】40. 图像分段线性灰度变换
【OpenCV 完整例程】41. 图像的灰度变换（灰度级分层）
【OpenCV 完整例程】42. 图像的灰度变换（比特平面分层）
【OpenCV 完整例程】43. 图像的灰度变换（对数变换）
【OpenCV 完整例程】44. 图像的灰度变换（伽马变换）
【OpenCV 完整例程】45. 图像的灰度直方图
【OpenCV 完整例程】46. 直方图均衡化
【OpenCV 完整例程】47. 图像增强—直方图匹配
【OpenCV 完整例程】48. 图像增强—彩色直方图匹配
【OpenCV 完整例程】49. 图像增强—局部直方图处理
【OpenCV 完整例程】50. 图像增强—直方图统计量图像增强
【OpenCV 完整例程】51. 图像增强—直方图反向追踪
【OpenCV 完整例程】52. 图像的相关与卷积运算
【OpenCV 完整例程】53. Scipy 实现图像二维卷积
【OpenCV 完整例程】54. OpenCV 实现图像二维卷积