解读Opencv中Filter2D函数的补全方式
目录
- 环境
- 验证
- C++举例
- python举例
- 总结
环境
- OpenCV3.4.16(C++)
- opencv-contrib-python 4.5.4.60(Python)
验证
Opencv函数filter2d(),一般用于图像卷积,其中关键参数,输入图像src,输出图像dst,卷积核kernel。
一般来开发者_开发教程说通过kernel进行卷积之后图像尺寸要比原图像尺寸小一点,为了保持图像大小不变,filter2d在进行运算前对src进行了补全操作。
通常补全操作有补零,图像边缘扩展等,但是这都不是filter2d()的补全方式,尝试了多次,发现,无论是C++还是python,这里的补全方式均为javascript沿边缘镜像扩展。
C++举例
代码如下所示
#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; }
得到结果为:
对[[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]]进行沿边缘镜像扩展(这里其实应该扩展到shape为(3,10),但是由于kernel的shape为(1,2),就只进行这个维度扩展了),得到
[[4,2,4,6,8,10,12,14,16,14]],然后kernel为[[1,1]],计算得到
[[4+2,2+4,4+6,python6+8,8+10,10+12,12+14,14+16]];即为
[[6,6,10,14,18,22,26,30]]
编程客栈至于为什么计算了4+2而没有计算16+14,那是因为filter2D的编程另一个参数anchor,此处默认值为(-1,-1),意为指向kernel的中心位置,因为此处kernel大小为(1,2),默认位置即为(0,1),若修改anchor参数为(0,0),那么kernel的锚点就在前面,这样就不会计算前面的4+2,而是计算尾部的16+14了,最后的输出也就变为[[6,10,14,18,22,26,30,30]]
Python举例
输入图像src,与卷积核kernel如下所示
输入src沿边缘镜像扩展后变为
最后进行卷积,得到最终结果
Python代码如下所示
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)
得到最终结果如下:
总结
以上为个编程客栈人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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