opencv 关于卷积核(掩膜) 的通俗理解_Java

1 opencv 坐标原点是左上角 x向右延伸 y向下延伸

图像的坐标原点位于左上角，x 轴向右延伸，y 轴向下延伸。这种坐标系与大多数计算机图像处理库（如 pil、matlab 等）一致

例如给定像素坐标(x,y) 则周围点表示为:

左上方的像素: (x-1, y-1)
上方的像素: (x, y-1)
右上方的像素: (x+1, y-1)
左侧的像素: (x-1, y)
右侧的像素: (x+1, y)
左下方的像素: (x-1, y+1)
下方的像素: (x, y+1)
右下方的像素: (x+1, y+1)

2 对于卷积核操作中间写8 那就是中间像素值8 周围的写-1 周围像素(-1) 最终加到一起计算出新的像素赋给卷积后的点

例如给定一个卷积核（通常称为滤波器），如下所示：

-1 -1 -1
-1  8 -1
-1 -1 -1

这个卷积核表示的操作是：将中心像素值乘以 8，然后减去它周围的每个像素值。具体步骤如下：

将中心像素的值乘以 8。
将周围八个像素的值分别乘以 -1。
将上述所有值相加，得到新的像素值。

合成后新公式就是:

o(x,y)=8*i(x,y)−i(x−1,y−1)−i(x−1,y)−i(x−1,y+1)−i(x,y−1)−i(x,y+1)−i(x+1,y−1)−i(x+1,y)−i(x+1,y+1)

3 对于边缘处理情况可以用0填充可以用边缘像素填充可以用另一侧边缘像素填充都是预定义宏

border_constant border_reflect border_replicate border_wrap

例如(cpp):

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 创建一个示例图像（3x3矩阵）
    mat image = (mat_<uchar>(3, 3) << 1, 2, 3, 
                                       4, 5, 6, 
                                       7, 8, 9);

    // 定义卷积核（边缘检测或锐化）
    mat kernel = (mat_<float>(3, 3) << -1, -1, -1, 
                                        -1,  8, -1, 
                                        -1, -1, -1);

    // 创建用于存储结果的图像
    mat result;

    // 使用不同的边缘填充方法进行卷积操作

    // 1. 零填充（border_constant）
    filter2d(image, result, -1, kernel, point(-1, -1), 0, border_constant);
    
    cout << result << endl << endl;

    // 2. 镜像填充（border_reflect）
    filter2d(image, result, -1, kernel, point(-1, -1), 0, border_reflect);
    
    cout << result << endl << endl;

    // 3. 重复边缘像素填充（border_replicate）
    filter2d(image, result, -1, kernel, point(-1, -1), 0, border_replicate);
   
    cout << result << endl << endl;

    // 4. 环绕填充（border_wrap）
    filter2d(image, result, -1, kernel, point(-1, -1), 0, border_wrap);
   
    cout << result << endl << endl;

    return 0;
}