cv_exports_w void filter2d( inputarray src, outputarray dst, int ddepth,
inputarray kernel, point anchor=point(-1,-1),
double delta=0, int bordertype=border_default );
robert 運算元結果
sobel 運算元結果
拉普拉斯運算元結果
自定義模糊結果（卷積核大小為5*5時）
// robert x 方向
mat kernel_x =
(mat_(2
,2)<<1,
0,0,
-1);
//定義robert的x方向的運算元為卷積核
filter2d
(src, dst,-1
, kernel_x,
point(-
1,-1
),0.0)
;//使用filter2d來對影象進行卷積操作（使用的卷積核已定義）
imshow
("robert x"
,dst)
;// robert y 方向
mat kernel_y =
(mat_(2
,2)<<0,
1,-1
,0);
//定義robert的y方向的運算元為卷積核
filter2d
(src, dst,-1
, kernel_y,
point(-
1,-1
),0.0)
;imshow
("robert y"
, dst)
;//sobel的運算元比robert要差異大一些
// sobel x 方向
mat skernel_x =
(mat_(3
,3)<
,0,1
,-2,
0,2,
-1,0
,1);
//定義sobel的x方向的運算元為卷積核
filter2d
(src, dst,-1
, skernel_x,
point(-
1,-1
),0.0)
;imshow
("sobel x"
, dst)
;// sobel y 方向
mat yimg;
mat skernel_y =
(mat_(3
,3)<
,-2,
-1,0
,0,0
,1,2
,1);
//定義sobel的y方向的運算元為卷積核
filter2d
(src, yimg,-1
, skernel_y,
point(-
1,-1
),0.0)
;imshow
("sobel y"
, yimg)
;// 拉普拉斯運算元(邊緣檢測運算元，得到的是主要的輪廓，當中間的值是5時是銳化運算元)
mat lkernel =
(mat_(3
,3)<<0,
-1,0
,-1,
4,-1
,0,-
1,0)
;filter2d
(src, dst,-1
, lkernel,
point(-
1,-1
),0.0)
;imshow
("拉普拉斯"
, dst)
;//自定義卷積模糊
int c =0;
int index =0;
int ksize =0;
//使用迴圈是其模糊程度自動加深
while
(true
) ksize =5+
(index %8)
*2; mat kernel = mat:
:ones
(size
(ksize, ksize)
,cv_32f)/
(float)
(ksize * ksize)
;//定義乙個大小變化的卷積核
filter2d
(src, dst,-1
, kernel,
point(-
1,-1
)); index++
;//進行模糊自增
imshow
("卷積模糊"
, dst);}
waitkey(0
);return0;
}
Vue學習筆記 14 自定義指令
自定義全域性指令 v focus，為繫結的元素自動獲取焦點 vue.directive focus 自定義區域性 私有 指令 v color 和 v font weight，為繫結的元素設定指定的字型顏色 和 字型粗細 使用方式 1232在很多時候，你可能想在bind和update時觸發相同行為，而...
opencv學習筆記 13 自定義線性濾波
卷積是影象處理中乙個操作，是kernel在影象的每個畫素上的操作。kernel本質上乙個固定大小的矩陣陣列，其中心點稱為錨點 anchor point 卷積如何工作 把kernel放到畫素陣列之上，求錨點周圍覆蓋的畫素乘積之和 包括錨點 用來替換錨點覆蓋下畫素點值稱為卷積處理。數學表達如下 常見運算...
opencv自定義卷積核
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