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解讀Opencv中Filter2D函數(shù)的補(bǔ)全方式

 更新時(shí)間：2022年12月17日 15:30:07   作者：sq_damowang  
這篇文章主要介紹了解讀Opencv中Filter2D函數(shù)的補(bǔ)全方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

環(huán)境

  • OpenCV3.4.16（C++）
  • opencv-contrib-python 4.5.4.60（Python）

驗(yàn)證

Opencv函數(shù)filter2d()，一般用于圖像卷積，其中關(guān)鍵參數(shù)，輸入圖像src，輸出圖像dst，卷積核kernel。

一般來說通過kernel進(jìn)行卷積之后圖像尺寸要比原圖像尺寸小一點(diǎn)，為了保持圖像大小不變，filter2d在進(jìn)行運(yùn)算前對(duì)src進(jìn)行了補(bǔ)全操作。

通常補(bǔ)全操作有補(bǔ)零，圖像邊緣擴(kuò)展等，但是這都不是filter2d()的補(bǔ)全方式，嘗試了多次，發(fā)現(xiàn)，無論是C++還是python，這里的補(bǔ)全方式均為沿邊緣鏡像擴(kuò)展。

C++舉例

代碼如下所示

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat src = (Mat_<uint8_t>(1, 8) << 2,4,6,8,10,12,14,16);
	Mat kernel = (Mat_<float>(1, 2) << 1, 1);
	Mat dst1;
	filter2D(src, dst1, -1, kernel);
	cout<<"dst1:"<<dst1<<endl;
	return 0;
}

得到結(jié)果為：

對(duì)[[2， 4， 6， 8， 10， 12， 14， 16]]進(jìn)行沿邊緣鏡像擴(kuò)展（這里其實(shí)應(yīng)該擴(kuò)展到shape為(3,10)，但是由于kernel的shape為(1，2)，就只進(jìn)行這個(gè)維度擴(kuò)展了），得到

[[4，2，4，6，8，10，12，14，16，14]]，然后kernel為[[1，1]]，計(jì)算得到

[[4+2，2+4，4+6，6+8，8+10，10+12，12+14，14+16]]；即為

[[6，6，10，14，18，22，26，30]] 

至于為什么計(jì)算了4+2而沒有計(jì)算16+14，那是因?yàn)閒ilter2D的另一個(gè)參數(shù)anchor，此處默認(rèn)值為(-1,-1)，意為指向kernel的中心位置，因?yàn)榇颂巏ernel大小為(1,2)，默認(rèn)位置即為(0,1)，若修改anchor參數(shù)為(0,0)，那么kernel的錨點(diǎn)就在前面，這樣就不會(huì)計(jì)算前面的4+2，而是計(jì)算尾部的16+14了，最后的輸出也就變?yōu)閇[6，10，14，18，22，26，30，30]]

Python舉例

輸入圖像src，與卷積核kernel如下所示

輸入src沿邊緣鏡像擴(kuò)展后變?yōu)?/p>

最后進(jìn)行卷積，得到最終結(jié)果

Python代碼如下所示

import cv2
import numpy as np

src = np.array(([4,2,1],[2,1,3],[5,1,1]), dtype="float32")
kernel = np.array(([1,2,3],[4,5,6],[-1,-2,-1]), dtype="float32")
dst = cv2.filter2D(src, -1, kernel)
print(dst)

得到最終結(jié)果如下：

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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