opencv-030-自定义滤波器

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知识点

图像卷积最主要功能有图像模糊、锐化、梯度边缘等，前面已经分享图像卷积模糊的相关知识点，OpenCV除了支持上述的卷积模糊（均值与边缘保留）还支持自定义卷积核，实现自定义的滤波操作。自定义卷积核常见的主要是均值、锐化、梯度等算子。

下面的三个自定义卷积核分别可以实现卷积的均值模糊、锐化、梯度功能：

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1，1， 1      0， -1， 0        1， 0
1，1， 1      -1， 5， -1       0， -1
1，1， 1      0， -1， 0

API

int ddepth, // 默认-1，表示输入与输出图像类型一致，但是当涉及浮点数计算时候，需要设置为CV_32F。滤波完成之后需要使用convertScaleAbs函数将结果转换为字节类型。

代码（c++,python）

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * 自定义滤波
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/test.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

    Mat dst1, dst2, dst3;

    // 均值模糊
    Mat kernel1 = Mat::ones(5, 5, CV_32F) / (float) (25);
    filter2D(src, dst1, -1, kernel1);

    // 锐化
    Mat kernel2 = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,
            -1, 5, -1,
            0, -1, 0);
    filter2D(src, dst2, -1, kernel2);

    // 梯度
    Mat kernel3 = (Mat_<int>(2, 2) << 1, 0, 0, -1);
    filter2D(src, dst3, CV_32F, kernel3);
    convertScaleAbs(dst3, dst3);  // 转换为字节类型，非常重要

    imshow("blur=5x5", dst1);
    imshow("shape=3x3", dst2);
    imshow("gradient=2x2", dst3);

    waitKey(0);
    return 0;
}
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import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("D:/images/test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

blur_op = np.ones([5, 5], dtype=np.float32)/25.
shape_op = np.array([[0, -1, 0],
                   [-1, 5, -1],
                   [0, -1, 0]], np.float32)
grad_op = np.array([[1, 0],[0, -1]], dtype=np.float32)

dst1 = cv.filter2D(src, -1, blur_op)
dst2 = cv.filter2D(src, -1, shape_op)
dst3 = cv.filter2D(src, cv.CV_32F, grad_op)
dst3 = cv.convertScaleAbs(dst3)

cv.imshow("blur=5x5", dst1);
cv.imshow("shape=3x3", dst2);
cv.imshow("gradient=2x2", dst3);

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github