【OpenCV 例程200篇】54. OpenCV 實現圖像二維卷積

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濾波通常是指對圖像中特定頻率的分量進行過濾或抑制。圖像濾波是在盡可能保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是常用的圖像預處理操作。

空間濾波器是由鄰域和定義的操作構成的，濾波器規定了濾波時采用的鄰域形狀及該區域內像素值的處理方法。濾波器也被稱為 “核”、“模板”、“窗口”、“掩模”、“算子”，一般在信號處理中稱為 “濾波器”，在數學領域稱為 “核”。線性濾波器就是指基于線性核的濾波，也就是卷積運算。

1.4 cv2 實現二維離散卷積（flip 和 filter2D）

使用 OpenCV 中的 cv.flip 和 cv.filter2D 函數也可以實現圖像的卷積運算。

函數 cv.flip 實現圍繞軸線翻轉二維陣列，將圖像沿軸線進行軸對稱變換，可以將圖像沿水平方向、垂直方向、或水平/垂直方向同時進行翻轉。例程 1.38 介紹了圖像的翻轉（鏡像）的使用方法。

函數 cv.filter2D 對圖像與核（模板）進行相關計算，與函數 cv.flip 共同實現卷積運算。

函數說明：

cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) → dst

參數說明：

• src：卷積處理的輸入圖像，可以是灰度圖像，也可以是多通道的彩色圖像
• dst：卷積處理的輸出圖像，大小和類型與 src 相同
• ddepth：目標圖像每個通道的深度（數據類型），ddepth=-1 表示與輸入圖像的數據類型相同
• kernel：卷積操作的模板（卷積核），二維實型數組
• anchor：卷積核的錨點位置，默認值 (-1, -1) 表示以卷積核的中心為錨點
• delta：輸出圖像的偏移量，可選項，默認值為 0
• borderType：邊界擴充的類型

cv.filter2D 可以處理灰度圖像，也可以直接處理彩色圖像，不需要對每一色彩通道分別操作。

例程 1.67：cv2 實現圖像的二維卷積

# 1.67：cv2 實現圖像的二維卷積img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=0) # # flags=0 讀取為灰度圖像kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]]) # Gx + j*GykFlip = cv2.flip(kernel, -1) # 將卷積核旋轉180度# 使用函數filter2D算出same卷積imgConv1 = cv2.filter2D(img, -1, kFlip,anchor=(0,0), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT)imgConv2 = cv2.filter2D(img, -1, kFlip,anchor=(0,0), borderType=cv2.BORDER_REFLECT)plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title('Original'), plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title('cv2.filter2D (BORDER_CONSTANT)')plt.imshow(np.absolute(imgConv1), cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title('cv2.filter2D (BORDER_REFLECT)')plt.imshow(np.absolute(imgConv2), cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

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（本節完）

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總結

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