各位程式員，大家好
我目前正在做今年問世的代碼。在第 9 天，我需要找出影像中的像素是否具有相鄰像素的最小值。
我首先非常直觀和粗略地解決了這個問題，但是在看了一會兒之后想知道是否有辦法為 opencv 的filter2D-function 或其他合適的庫定義卷積核， 我可以嘗試在哪里可以將內核定義為函式，這樣我不僅可以執行線性變換，還可以執行其他變換。
在這個特定的例子中，我正在考慮一個內核，它可以判斷中間像素是否具有最低值。也許甚至有一種方法可以使用線性變換來做到這一點，但是我找不到它。
任何幫助表示贊賞。
uj5u.com熱心網友回復：
我自己找到了一個解決方案，只需使用 scipy.ndimage.generic_filter
import numpy as np
from scipy.ndimage import generic_filter
# First define the footprint of the filter you are going to use:
footprint = np.array([[False, True, False],
[True, True, True],
[False, True, False]])
# Then define the filter you want to use:
def lowpoint_kernel(a):
return 0 if a[2] < a[0] and a[2] < a[1] and a[2] < a[3] and a[2] < a[4] else 10
# Get your input here
image = ...
# Pad your image
image = np.pad(image, 1, constant_values=10)
lowpoints = generic_filter(image, lowpoint_kernel, footprint=footprint)
lowpoint_indices = lowpoints == 0
這很可能是一個非常復雜的解決方案，但也許有人會發現這很有用。在此處查看我的完整解決方案。
uj5u.com熱心網友回復：
在 python 中使用 scipy 通用過濾器是個好主意。但據我所知 OpenCV 并沒有提供這樣的方式（自定義函式句柄作為過濾器）。因此，如果您想使用 OpenCV 函式來執行此操作，您可以首先應用侵蝕形態操作（cv::erode）（使用您想要的視窗大小和二進制掩碼）以獲得每個像素鄰域的最小值，然后比較結果使用cv::compare方法或類似方法將影像與原始影像進行對比。
要在最小（侵蝕）中排除中心像素，您可以將自定義的二進制內核傳遞給 cv::erode，其中生成的內核中的中心像素為零。
總而言之，你應該做這樣的事情：
- cv::Mat 內核 = cv::Mat::ones(3,3,CV_8UC1);
內核.at(1, 1)=0; - cv::erode(src, dst_min, 內核);
- cv::compare(src, dst_min, dst, cv::CMP_EQ);
話雖如此，這種方法的唯一限制是最小運算是在 cv::erode 函式中對非零鄰居計算的。如果這不是你想要的效果，你可以給 src 添加一個偏差，然后減去它！
最后但并非最不重要的一點是，如果您正在使用 cpu（而不是 gpu），我建議使用cv::ParallelLoopBody僅通過一次呼叫（記憶體訪問）并行實作所有程序。
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