/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""使用自定义卷积核进行图像2D卷积操作函数原型：filter2D(src,ddepth,kernel[,dst[,anchor

前言在上一章中描述了如何使用自己实现掩膜运算以及调用cv::filter2D函数对图像进行掩膜运算矩阵的掩膜运算目标本章中，将学习如何：读写像素修改像素值计算反差图像读写像素在OpenCV中图像存储基本为

生成对应的卷积核，然后调用Filter2D函数。bilateralFilter双边滤波：边缘保留的滤波方法，将像素值差值大于某一阈值的边缘保留，不

目录掩膜操作代码实现直接filter2D()实现总结掩膜操作掩膜操作是指根据掩膜矩阵重新计算图像中每个像素的像素值，掩膜（mask）也被叫做Knernel.以下面的常见掩膜矩阵为例：[0−10−15−10

CV_Assert(myImage.depth()==CV_8U)（2）、Mat.ptr(inti=0)（3）、saturate_cast()处理像素值的范围（4）、setTo()代码实现（带注释）2、函数调用-filter2D

2、构造函数和常用方法常用构造函数常用方法Mat对象使用二、imread三、namedWindow四、imshow五、cvtColor六、imwrite七、waitKey七、bitwise_not八、filter2D

mediaBlur函数（四）高斯模糊------GaussianBlur函数（五）方框滤波------boxFliter函数（六）双边滤波------bilateralFilter()函数（七）自定义模糊filter2D

实现自己的线性滤波器目的本篇教程中，我们将学到：用OpenCV函数filter2D创建自己的线性滤波器。原理Note以下解释节选自BradskiandKaehler所著LearningOpenCV。

正在学习《opencv2计算机视觉编程手册》；编写了一段代码，显示“未定义标识符filter2D”；问题在于我没有包含含有定义filter2D的头文件——#include。

Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchorpoint)自定义卷积模糊:filter2D方法filter2D(Matsrc,//输入图像Matdst,//模糊图像intdepth

filter2D(src,dst,-1,Kernel,Point(point_x,point_y),0,BORDER_DEFAULT);其中point_x,point_y均从-1循环至2.5×5的矩阵是绿色区域

picture/img.tif");Matrst;imshow("原图像",scr);Matkernel(3,3,CV_32F,Scalar(-1));//分配像素置kernel.at(1,1)=8;filter2D

char**argv){Matsrc,dst;src=imread("F:\\test1.png");if(src.empty()){cout(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);filter2D

Filter是一个非常耗时的操作，不过Opencv的Filter写法比较特别这里把原理解析一下，就可以编写自己的filter代码了1.首先把边界预先处理，然后再处理非边界部分（防止溢出）2.每行处理dst图像，而src的指针加1，这里为什么是src++呢？实际上这里src保留的是源数据的每行首地址3.对于5*5的核来说，k_ptr实际上保留了与src有关的25个指针地址，分别对应kernel里面的

对于图像锐化(也可以理解为锐度)，OpenCV提供了filter2D函数设置内核自动处理，网上也有很多的方法不过都大同小异，由于我需要的是实时修改图像的锐度值所以添加了一个滑块去控制锐度的数值，问题来了

CPU版本计算这个IPP是一个Intel提供的开源的计算机视觉加速库，可以提供很多算法的Intel专属的多线程优化方案API，这也是为什么下面在opencl的gpu优化代码之后还又添加了利用CPU版本的filter2D

Windows10x64OpenCV2.4.11+vs2013实验目的：练习使用图像遍历的方法；学习使用ptr，staturate_cast，Scalar,setTo，row，col等函数；学习使用滤波函数cv::filter2D

filter2D(src,ddepth,kernel,dst,anchor,delta,borderType)src

目录水平竖直（旋转）水平Matsrc=(Mat_(5,5)(3,3)(3,3)(5,5)(3,3)(3,3)<<-1,0,1,-1,0,1,-1,0,1);filter2D(tsrc,imgy

首先定义一个核函数（3*3的矩阵），然后调用cv::filter2D()函数即可！

Opencv图像处理部分该部分可分为普通滤波器（boxFilter\blur\GaussianBlur\medianBlur\bilatrealFilter\filter2D）、形态学滤波器(dilate

blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()使用filter2D函数可以自定义自己的滤波。filter2D(src

文章目录一、获取图像像素指针二、像素范围处理三、掩膜操作实现图像对比度调整四、综合例程函数调用filter2D功能五、附注1.OpenCV坐标系与row&col的关系2.getTickCount()&getTrickFrequency

filter2D函数CV_EXPORTS_Wvoidfilter2D(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,InputArraykernel,Pointanchor

src.data){cout(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);Matresult;filter2D(dst,result,dst.dep

//在做项目的过程中把MATLAB翻译成c语言过程中发现使用cvfilter2D和Imfilter结果不同，但是Opencv2.0可以使用filter2D，据网上说结果一样，但是自己懒得移植整个工程，于是只能自己写了

在对数字图像进行处理时，我们一般都会在空间域（spatialdomain）或者频域（frequencydomain）中进行。所谓“空间域”，实际上指的是图像本身，在空间域上的操作常常是改变像素点的值，也就是经过一个映射（我们所做的变换，如滤波等），将原来的f(x,y)变换为新的g(x,y)。而“频域”，它的数学基础是法国学者傅里叶提出的傅里叶级数和随后发展起来的傅里叶变换。在这其中起到重要作用的，

zouxy09/article/details/49080029，讲得很清楚，这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核，并给出了以下例子：对图像的卷积，opencv已经有实现的函数filter2D

上一篇熟悉了filter2D函数，通过掩码矩阵实现滤波功能（锐化图片），这里继续熟悉其他处理图像的方式：改变图像对比度和亮度。

目的本篇教程中，我们将学到：用OpenCV函数filter2D创建自己的线性滤波器。原理Note以下解释节选自BradskiandKaehler所著LearningOpenCV。

掩膜操作的过程如下：filter2D函数进行掩膜操作(1)定义掩膜：Matkernel=(Mat_(3,

Sharpen()第一种表示法是使用公式，而第二种表示法是使用掩码对第一种表示法进行压缩的版本。使用掩码时，将掩码矩阵的中心放在要计算的像素上。输出结果：原始图像，sharpen,filterD代码：Sharpen.cpp#include#include#include#include#include#include"GamaT.h"usingnamespacecv;usingnamespaces

opencv中的filter2D函数原型官方解释网站CV_EXPORTS_Wvoidfilter2D(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,InputArraykernel

卷积在图像处理中非常的重要，主要会用到filter2D()这个函数。

下面将要显示对Lena图的锐化效果，使用的锐化滤波器，核心矩阵为：0-10-15-10-10对于滤波操作，在OPENCV中定义了一个函数，cv::filter2D。

usingnamespacestd;intmain(){Matsrc;src=imread("lena.jpg");if(src.empty()){cout(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);filter2D

图像滤波在opencv中可以有多种实现形式自定义滤波如使用3×3的掩模：对图像进行处理.使用函数filter2D()实现#includeusingnamespacecv;intmain(){//函数调用

[I(i-1,j)-I(i+1,j)-I(i,j-1)-I(i,j+1)];矩阵掩码的设置为0－10（－15－1）0－10首先使用基本的像素访问方法来实现对比度增强函数，然后我们再用opencv库中的filter2D

卷积核的定义均值卷积核//自定义滤波-均值卷积intk=15;Matmkernel=Mat::ones(k,k,CV_32F)/(float)(k*k);Matdst;//第三个参数，图像深度，-1表示和输入图像一样filter2D

Sharpen()第一种表示法是使用公式，而第二种表示法是使用掩码对第一种表示法进行压缩的版本。使用掩码时，将掩码矩阵的中心放在要计算的像素上。输出结果：原始图像，sharpen,filterD代码：Sharpen.cpp#include#include#include#include#include#include"GamaT.h"usingnamespacecv;usingnamespaces

概念有关于图像卷积的操作概念比较复杂，这里我们只展示锐化操作，有兴趣的朋友可以看一下这篇文章理解深度学习中的卷积。效果图对比●源图像●处理后图像函数讲解●函数原型○c++voidfilter2D(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,InputArraykernel,Pointanchor=Point(-1,-1),doubledelta=0,intbord

图像滤波在opencv中可以有多种实现形式自定义滤波如使用3×3的掩模：对图像进行处理.使用函数filter2D()实现#includeusingnamespacecv;intmain(){//函数调用

6.1.7cv::filter2D6.1.7.1Opencv接口voidcv::filter2D(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,InputArraykernel

1、掩膜Matkernel=(Mat_(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);filter2D(scr,scr,-1,kernel);self.imageView.image=MatToUIImage

一.各种初始化1.Mat（）//1.Mat()Matp1=Mat();cout(3,3)(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);filter2D(a,b,-1,kernel);filter2D

主要学习filter2D()等函数的使用。

......filter2D函数，通过掩码矩阵实现滤波功能（锐化图片），这里继续熟悉其他处理图像的方式：改变图像对比度和亮度。γ方法来修改图像的光强和对比度，效果更好！

OpenCV提供了一个非常通用的filter2D()函数，它运用由用户指定的任意核或卷积矩阵。

算法自适应阈值平滑简单模糊和方框型滤波器中值滤波器高斯滤波器双边滤波器导数和梯度索贝尔导数Scharr滤波器拉普拉斯变换图像形态学膨胀和腐蚀通用形态学函数开操作和闭操作形态学梯度顶帽和黑帽自定义核用任意线性滤波器做卷积用cv::filter2D

图像卷积的过程===>https://blog.csdn.net/qq_36503007/article/details/79875033filter2D()函数filter2D()是OpenCV中用于图像做卷积运算的函数声明