图像处理--图像卷积c++底层实现--opencv模块

目录

 

配置

原理知识

卷积核

底层代码

使用封装的代码

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配置

关于配置vs2019 的opencv 环境，可以参考这篇博文，传送门。

原理知识

关于图像做卷积的原理知识，因为知识很基本就不写了，可以参考这篇博文，传送门

卷积核

底层代码

#include
#include
#include
#include

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat gray,dst;
	Mat src = imread("22.jpg");//读取图像
	namedWindow("Window Title", WINDOW_NORMAL);//打开窗口，参数一是窗口名子
	if (src.empty())
	{
		printf("picture is wrong");
	}
	else
	{
		imshow("Window Title", src);//显示图像
		int cols = (src.cols - 1) * src.channels();//获取图像的列
		int offsetx = src.channels();//图像通道数
		int rows = src.rows;//获取图像的行

		dst = Mat::zeros(src.size(),src.type());//生成和原图相等大小的空矩阵
		//遍历图像像素
		for (int row = 1; row<(rows-1); row++)
		{
			const uchar* previous = src.ptr(row - 1);//获取上一行指针
			const uchar* current = src.ptr(row);//获取当前行指针
			const uchar* next = src.ptr(row + 1);//获取下一行指针
			uchar* ouput = dst.ptr(row);

			for (int col = offsetx; col < cols; col++)//遍历每一行中像素
			{
				ouput[col] = saturate_cast(5*current[col]-(current[col-offsetx]+current[col+offsetx]+previous[col]+next[col]));//执行滤波运算
			}
		}
		namedWindow("outout window",WINDOW_AUTOSIZE);
		imshow("outout window", dst);
	}

	/*imwrite("21.png",gray);*/
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

使用封装的代码

#include
#include
#include
#include

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat gray,dst;
	Mat src = imread("22.jpg");//读取图像
	namedWindow("Window Title", WINDOW_NORMAL);//打开窗口，参数一是窗口名子
	if (src.empty())
	{
		printf("picture is wrong");
	}
	else
	{
		imshow("Window Title", src);//显示图像
		namedWindow("outout window",WINDOW_AUTOSIZE);
		double t = getTickCount();//获取时间
        Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); //定义滤波器大小
		filter2D(src,dst,src.depth(),kernel);//进行卷积操作
		double timeconsume = (getTickCount()-t)/getTickFrequency();//计算时间
		printf("time consume %3.f\n",timeconsume);
		imshow("outout window", dst);
	}

	/*imwrite("21.png",gray);*/
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

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