OpenCV在矩阵上的卷积
来源:互联网 发布:linux定时任务crontab 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 20:59
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OpenCV在矩阵上的卷积
在openCV官网上说是戴面具,其实就是重新计算一下矩阵中的每一个value,那么怎么计算呢,根据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算。那么现在就要看,周围的信息是如何被加权的。让我们想一下这样的方式,请看下面的公式:
上面的公式就是依据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下。相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样。
在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是下面的代码。
#include <opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>#include <sstream>using namespace std;using namespace cv;void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result){CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); // accept only uchar images,这里确保我们接受的图片的格式Result.create(myImage.size(), myImage.type()); //根据myImage的size和type来创建矩阵。const int nChannels = myImage.channels();//获取图片的channelfor (int j = 1; j < myImage.rows - 1; ++j){const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);//获取i,j位置上i行,i-1行和i+1行,const uchar* current = myImage.ptr<uchar>(j);const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1);uchar*output = Result.ptr<uchar>(j);for (int i = nChannels; i < nChannels * (myImage.cols - 1); ++i){*output++ = saturate_cast<uchar>(5 * current[i]- current[i - nChannels] - current[i + nChannels] - previous[i] - next[i]);//这里根据公式计算,之所以是i-nChannels是因为矩阵的存储格式,// 具体看这里http://blog.csdn.net/zhonghuan1992/article/details/38408939}}//对于图像的边界部分,上面的公式并不作用于这里,在这种情况下,可以把边界值都设为0Result.row(0).setTo(Scalar(0));Result.row(Result.rows - 1).setTo(Scalar(0));Result.col(0).setTo(Scalar(0));Result.col(Result.cols - 1).setTo(Scalar(0));}int main(){String str = "zh.png";Mat I, J;//I = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);I = imread(str, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);Sharpen(I, J);imshow("", J);waitKey();return 0;}
转换前的图像:
卷积后的图像:
可以自行比较一下这两幅图片的不同之处。
The filter2D function:
因为上面的过程在图像处理中太常见了,openCV提供了函数对这种操作的支持。在卷积前,你要选择一个矩阵,看上面的公式,就是那个M,要确定那个M。
Mat kern = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,-1, 5, -1,0, -1, 0);
然后使用filter2D函数。
filter2D(I, K, I.depth(), kern);
经过比较,在我的电脑上,第一种方式用时21毫秒,第二种方式用时仅7毫秒。
程序完整代码可从这里下载:
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