卷积基本概念

C++代码实现卷积

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread("f:/images/lena.jpg");
if (src.empty())
{
printf("Could not find the image!\n");
return -1;
} namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src); int h = src.rows;
int w = src.cols;
Mat result = src.clone();
for (int row = 1; row < h - 1; row++) {
for (int col = 1; col < w - 1; col++) {
// 3x3卷积核
int sb =
src.at<Vec3b>(row, col)[0] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1)[0] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col)[0] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1)[0] +
src.at<Vec3b>(row, col - 1)[0] +
src.at<Vec3b>(row, col + 1)[0] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1)[0] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col)[0] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1)[0];
int sg =
src.at<Vec3b>(row, col)[1] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1)[1] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col)[1] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1)[1] +
src.at<Vec3b>(row, col - 1)[1] +
src.at<Vec3b>(row, col + 1)[1] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1)[1] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col)[1] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1)[1];
int sr =
src.at<Vec3b>(row, col)[2] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1)[2] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col)[2] +
src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1)[2] +
src.at<Vec3b>(row, col - 1)[2] +
src.at<Vec3b>(row, col + 1)[2] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1)[2] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col)[2] +
src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1)[2];
result.at<Vec3b>(row, col)[0] = sb / 9;
result.at<Vec3b>(row, col)[1] = sg / 9;
result.at<Vec3b>(row, col)[2] = sr / 9;
}
} imshow("result", result); waitKey(0);
destroyAllWindows(); return 0;
}

blur函数

    Mat dst;
/*
blur参数:
src:输入
dst:输出
ksize:卷积核大小
anchor:锚定点,默认(-1,-1),中心位置(默认是卷积核大小除以2的位置)
borderType:边缘处理方式,默认为BORDER_DEFAULT=4
*/
blur(src, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
imshow("dst", dst);

卷积边缘处理

卷积处理的时候,边缘像素的填充方法:

边缘在卷积开始前就填充好(知道卷积核大小之后)

边缘填充 copyMakeBorder

    // 边缘填充 copyMakeBorder
int border = 8;
Mat border_m;
copyMakeBorder(src, border_m, border, border, border, border, BORDER_WRAP, Scalar(0, 0, 255));
imshow("border fill demo", border_m);

opencv:图像卷积的更多相关文章

  1. OpenCV图像金字塔:高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

    这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/detail ...

  2. 【OpenCV新手教程之十三】OpenCV图像金字塔:高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

    本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨) ...

  3. SSE图像算法优化系列十一:使用FFT变换实现图像卷积。

    本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列 ...

  4. OpenCL 图像卷积 3 使用 CPU

    ▶ CPU 图像卷积,共四种方法.分别为基本串行,使用模板,使用局部内存,使用AVX指令优化 ● 全部的代码,仅在主函数中选择调用的函数名即可. #include <stdio.h> #i ...

  5. OpenCL 图像卷积 2

    ▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测 ...

  6. 学习 opencv---(12)OpenCV 图像金字塔:高斯金字塔,拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

    在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共 ...

  7. OpenCV图像金字塔

    图像金字塔 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作:  ...

  8. 图像卷积、相关以及在MATLAB中的操作

    图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤 ...

  9. Opencv 图像叠加 添加水印

    Opencv 图像叠加 添加水印 C++: void Mat::copyTo(OutputArray m) const C++: void Mat::copyTo(OutputArray m, Inp ...

  10. OpenCV 图像特效

    1.RGB ->灰度 #灰度 方式1 img=cv2.imread('b.png',0) img1=cv2.imread('b.png',1) height=img1.shape[0] widt ...

随机推荐

  1. 创建spring boot 项目

    1.新建Spring Starter Project(需要连接外网) 2.选择web 3.点击完成,生成maven项目 pom文件默认有一些依赖,但是有一个地方报错,<parent>节点报 ...

  2. C#对config.ini文件进行读取和修改

    C#对config.ini文件进行读取和修改: public partial class Patrolcar : Form之后可以加入如下类: #region public class IniFile ...

  3. 【转载】Hibernate映射文件详解

    转自:http://blog.163.com/hzd_love/blog/static/13199988120108265317988/ Hibernate的持久化类和关系数据库之间的映射通常是用一个 ...

  4. 第一篇,VScode插架以及配置项

      由于在开发的时候我们经常因为ESLint规范把自己搞的头晕眼花,修改起来又很浪费时间.所以我特别做个记录,如下代码可以轻松搞的.   工欲善其事必先利器,如果想要在开发的道路上如履平地必须要有得心 ...

  5. Maven设置阿里云镜像

    <mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> & ...

  6. 大数据-sparkSQL

    SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Datas ...

  7. nginx.conf 配置记录

    #user nobody; #启动进程,通常设置成和cpu的数量相等 worker_processes 1; #全局错误日志及PID文件 #error_log lognginxs/error.log; ...

  8. python面试的100题(5)

    5.现有字典 d= {'a':24,'g':52,'i':12,'k':33}请按value值进行排序? sorted(d.items(),key=lambda x:x[1]) sorted函数 对由 ...

  9. Web API入参,响应规范

    入参绑定 入参应该定义成实体,而不是多个参数,方便扩展.[FromBody]和[FromUrl]特性也最好加上. public ActionResult<Pet> Create([From ...

  10. 512,a标签的target属性

    <a> 标签的 target 属性规定在何处打开链接文档. 1.“_blank”的意思: 浏览器总在一个新打开.未命名的窗口中载入目标文档. 2.“_parent”的意思: 这个目标,使得 ...