filter2D函数的使用

1、OpenCV中常用filter2D来自定义卷积核，以实现卷积操作；其定义如下:

CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, // 输入图像

OutputArray dst, // 输出图像，尺寸、通道数均与原图相等

int ddepth, // m目标图像的深度，如果没有定义则保持与原图一致；原图像和目标图像支持一下深度

src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
src.depth() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F       //  r如果设置的值为 -1 ，则表示与输入图像深度一样
src.depth() = CV_64F, ddepth = -1/CV_64F              // 可以发现目标图像仅支持与输入图像相同或者比输入图像更深的的模式  

InputArray kernel, // 卷积核或者相关核，一个单通道浮点型矩阵，因此如果处理的是多通道图像，则需要

// 先将输入图像 split 成单通道图像，处理完之后再 merge 一下，即可

Point anchor=Point(-1,-1), // 卷积核的基准点（anchor），默认值为（-1，-1），即核的中心位置

// 基准点即核中与要处理的像素重合的地方

double delta=0, // 存储目标图像时可以添加到像素中的值，默认值为 0

int borderType=BORDER_DEFAULT ); // 对图像边缘的处理，因为卷积时图像的边缘无法处理，必须适当的放大

// 边缘，才能够进行处理，默认值表示对全部边缘都进行处理

2、下面是一个简单的利用自定义的不断变换的卷积核对图像进行处理

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

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src, dst;
	src = imread("lena.jpg");
	if (src.empty())  // 判断输入图像是否为空
	{
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char input_title[] = "input";  //  定义开创窗名称
	namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_title, src);

	//自定义卷积模糊
	int c = 0;
	int index = 0;  // 控制核的变化
	int ksize = 0;
	while (index<7)
	{
		c = waitKey(500);
		if ((char)c == 27)   //  如果键盘按下 esc 键，则程序退出
		{
			break;
		}
		ksize = 4 + (index % 8) * 2;    // 控制核变化的计算公式，自己也可以调整
		Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize); // ones() 生成一个全1矩阵，（ksize*ksize）用来控制图像的亮度，
		filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1));     // 滤波操作
		index++;
		imshow("OUTPUT_WIN", dst);
	}
	//waitKey(0);
	return 0;
}