filter2D和sepFilter2D
- 1. 函式定義
- 1.1 filter2D
- 1.2 sepFilter2D
- 1.3 分解卷積核的好處
- 2. 生成卷積核
1. 函式定義
1.1 filter2D
OpenCV官方檔案filter2D
- 影像與內核的卷積，
- 函式在影像上應用任意線型濾波器，
- 支持就地呼叫
void filter2D(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1, -1),
double delta = 0,
int borderType = BORDER_DEFAULT
);
- kernel：卷積核，作用于單通道浮點矩陣；如果你想處理多通道影像，不同通道使用不同的濾波器，那么就要先拆通道，然后分別處理，
- **anchor **：錨點位置，（-1，-1）表示錨點在核的中心，
- delta：偏移量，
1.2 sepFilter2D
OpenCV官方檔案sepFilter2D
- 使用可分離線性濾波器處理影像
void sepFilter2D(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
InputArray kernelX,
InputArray kernelY,
Point anchor = Point(-1, -1),
double delta = 0,
int borderType = BORDER_DEFAULT
);
- kernelX，kernelY：函式使用的是可分離線性濾波器，也就是說行和列使用的核是不同的，它們都是一維矩陣，
- delta：偏移量，
- 其余引數和filter2D是一樣的，
1.3 分解卷積核的好處
- 一個可分核可以理解成兩個一維核，在卷積時先呼叫x內核，然后呼叫y內核，兩個矩陣進行卷積所產生的消耗可以用兩個矩陣的面積的積來估算，如此一來，用n×n的核對面積為A的影像進行卷積所需的時間是An2，但如果分解成 n×1 和 1×n 的兩個核，那么代價就是 An +An = 2An ，因此分解卷積核可以提高卷積計算的效率，
- 只要n不小于3，這種計算方式就能提高效率，并且隨著n的增大，這種效益愈發明顯，
2. 生成卷積核
生成導數核getDerivKernel 生成高斯核getGaussianKernel
- 導數濾波器 Sobel 和 Scharr 所使用的核稱為導數核，可以由 getDerivKernels() 生成，
- 高斯模糊算子GaussianBlur所使用的高斯核可以由 getGaussianKernel() 生成，
- 方框型濾波器（blur、boxFilter）還有中值模糊（medianBlur），它們使用的卷積核都是二維矩陣，所以可以使用 fiter2D 替代，而它們所使用的卷積核需要你自己構造，
- 形態學morphologyEx所使用的核是由 getStructuringElement() 生成的，
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