ITKeyword,专注技术干货聚合推荐

注册 | 登录

opencv cvFilter2D

分享于

2020腾讯云双十一活动,全年最低!!!(领取3500元代金券),
地址https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=1073

2020阿里云最低价产品入口,含代金券(新老用户有优惠),
地址https://www.aliyun.com/minisite/goods

推荐:opencv图像处理总结

opencv图像处理基本操作 1. 矩阵数据类型 通用矩阵数据类型: CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 其中,S表示带符号整数; U表示无符号整数; F表示浮

/* Convolves the image with the kernel */CVAPI(void) cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel,

CvPoint anchor CV_DEFAULT(cvPoint(-1,-1))); kernel :卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道,先用 cvSplit 函数分解图像到单个色彩通道上,然后单独处理。 author: 核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。 函数 cvFilter2D 对图像进行线性滤波,支持 In-place 操作。当核运算部分超出输入图像时,函数从最近邻的图像内部象素差值得到边界外面的象素值。 note:卷积核的系数应该是浮点类型的,这就意味着我们必须用CV_32F来初始化矩阵 <span style="font-size:10px;">void filter(void){

float arr[9]=

{

1.0, -2.0,

推荐:OpenCV----图像处理

分配与释放图像空间 分配图像空间: IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);

size:

cvSize(width,height);

depth: IPL_DEPTH_8U,

1.0,

2.0, -4.0, 2.0,

1.0, -2.0, 1.0

};//Sobel导数的3x3核

IplImage *src=cvLoadImage("lena.jpg");

IplImage *dst=cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 3);

CvMat ker=cvMat(3, 3, CV_32FC1, arr);

if (src == NULL || dst == NULL)

exit(0);

cvFilter2D(src, dst, &ker, cvPoint(-1, -1));

cvNamedWindow("src");

cvNamedWindow("dst");

cvShowImage("src", src);

cvShowImage("dst", dst);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&src);

cvReleaseImage(&dst);

cvDestroyAllWindows();}</span>

推荐:opencv图像处理-卷积

     卷积操作是图像变换的基础。      抽象的说,卷积这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲,我们所熟悉的很多图像变换操作可以被

/* Convolves the image with the kernel */CVAPI(void) cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint anchor CV_DEFAULT(cvPoint(-1,-1

相关阅读排行


相关内容推荐

最新文章

×

×

请激活账号

为了能正常使用评论、编辑功能及以后陆续为用户提供的其他产品,请激活账号。

您的注册邮箱: 修改

重新发送激活邮件 进入我的邮箱

如果您没有收到激活邮件,请注意检查垃圾箱。