opencv學習（二） 矩陣的掩碼操作

矩陣的掩碼操作

根據掩碼矩陣（也稱作核）重新計算影象中每個畫素的值。掩碼矩陣中的值表示近鄰畫素值（包括該畫素自身的值）對新畫素值有多大影響。從數學觀點看，我們用自己設定的權值，對畫素鄰域內的值做了個加權平均。

對影象的每個畫素應用下面的公式：

即：每個畫素 = 該畫素*5 - 相鄰上下左右的畫素的和

原始演算法按照這個公式邊界值是計算不了的，因為會訪問到旁邊不存在的元素，需要將邊界元素設定成 0

那麼，影象矩陣經過這個操作後會發生什麼呢？

假設中間畫素是很亮的話，顯然經過運算會更亮。中間元素亮度低的話，經過運算就會更暗。因此經過這個運算後影象對比度會增強，亮的更亮，暗的更暗

下面的函式就是將原影象和掩碼矩陣進行卷積運算

mat.filter2d(ddepth: number, kernel: mat, anchor?: point2, delta?: number, bordertype?: number): mat

const cv =

require
("opencv4nodejs");
const input = cv.
imread
("../../data/lenna.png");
// 掩碼矩陣
// 必須是單通道浮點型矩陣
const kernel =
newcv.mat([
[0,-
1,0]
,[-1
,5,-
1],[
0,-1
,0]]
, cv.
cv_32fc1);
const output = input.
filter2d
(input.depth, kernel)
;cv.
imshow
("input"
, input)
;cv.
imshow
("output"
, output)
;cv.
waitkey()
;

tips:

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