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[人工智能]【opencv4】opencv视频教程 C++(opencv教程)3、矩阵的掩膜操作(filter2D)

上一讲:【opencv4】opencv视频教程 C++(opencv教程)2、加载,修改,保存图像

[opencv_C++] 入门强推!!!【B站最全】

矩阵的掩膜操作

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获取图像像素指针

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像素范围处理saturate_cast<uchar>

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函数调用filter2D功能

在这里插入图片描述

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, const char* argv[]) {

	Mat src, dst;
	src = imread("./test.jpg");
	//if (src.empty()) {
	if (!src.data){
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input img");	//默认自动窗口大小
	imshow("input img", src);

	/*
	//看不懂啊!20220201 大年初一
	int cols = (src.cols - 1) * src.channels();	//src分辨率是580×326的,src.cols=580是列数,src.channels()=3是通道数,最终计算cols=1737(579×3)
	int offsetx = src.channels();	//3
	int rows = src.rows;	//326

	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());	//第二个参数是位深度,目前值为16
	for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {
		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);
		const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);
		uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
		for (int col = offsetx; col < cols; col++) {
			output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsetx] + current[col + offsetx] + previous[col] + next[col]));
		}
	}
	*/

	//投机取巧调包侠上线!也看不太懂
	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);	//默认
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << -1, -1, -1, -1, 5, -1, -1, -1, -1);	//没效果,一片黑
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 10, -1, 0, -1, 0);	//感觉有种曝光过度感觉
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -2, 0, -2, 16, -2, 0, -2, 0);	//明显曝光过度
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -2, 0, -2, 8, -2, 0, -2, 0);	//直接变白素描了
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -2, 0, -2, 9, -2, 0, -2, 0);	//貌似跟(0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0)相同
	//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -10, 0, -10, 41, -10, 0, -10, 0);	//这。。。
	filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);

	namedWindow("output img");	//默认自动窗口大小
	imshow("output img", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

vs编译运行结果:
在这里插入图片描述

关于filter2D计算原理

opencv filter2D()函数(卷积)计算原理

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加:2022-02-03 01:12:38  更:2022-02-03 01:12:46 
 
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