卷积

• 卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。
• Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)

把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达如下


Sum = 8x1+6x1+6x1+2x1+8x1+6x1+2x1+2x1+8x1
New pixel = sum / (m*n)

算子

Robert算子

Robert X 方向
Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << 1, 0, 0, -1);
filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);

Sobel算子

Sobel X 方向
Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2,0,2,-1,0,1);
filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);

拉普拉斯算子

Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);

示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, gray_src, dst;

const char* output_title = "binary image";
int main()
{
	src = imread("test.jpg");//读取图片
	if (src.empty())
	{
		cout << "could not load img...";
		return -1;
	}
	namedWindow(output_title);//设置窗口名称
	imshow(output_title, src);
	int ksize = 0;
	int c = 0;
	int index = 0;
	while (true) {
		c = waitKey(500);
		if ((char)c == 27) {// ESC 
			break;
		}
		ksize = 5 + (index % 8) * 2;
		Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);
		filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1));
		index++;
		imshow(output_title, dst);
	}
	waitKey(0);
	return 0;
}