【OpenCV 例程200篇】54. OpenCV 实现图像二维卷积

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滤波通常是指对图像中特定频率的分量进行过滤或抑制。图像滤波是在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是常用的图像预处理操作。

空间滤波器是由邻域和定义的操作构成的，滤波器规定了滤波时采用的邻域形状及该区域内像素值的处理方法。滤波器也被称为 “核”、“模板”、“窗口”、“掩模”、“算子”，一般在信号处理中称为 “滤波器”，在数学领域称为 “核”。线性滤波器就是指基于线性核的滤波，也就是卷积运算。

1.4 cv2 实现二维离散卷积（flip 和 filter2D）

使用 OpenCV 中的 cv.flip 和 cv.filter2D 函数也可以实现图像的卷积运算。

函数 cv.flip 实现围绕轴线翻转二维阵列，将图像沿轴线进行轴对称变换，可以将图像沿水平方向、垂直方向、或水平/垂直方向同时进行翻转。例程 1.38 介绍了图像的翻转（镜像）的使用方法。

函数 cv.filter2D 对图像与核（模板）进行相关计算，与函数 cv.flip 共同实现卷积运算。

函数说明：

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

参数说明：

• src：卷积处理的输入图像，可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像
• dst：卷积处理的输出图像，大小和类型与 src 相同
• ddepth：目标图像每个通道的深度（数据类型），ddepth=-1 表示与输入图像的数据类型相同
• kernel：卷积操作的模板（卷积核），二维实型数组
• anchor：卷积核的锚点位置，默认值 (-1, -1) 表示以卷积核的中心为锚点
• delta：输出图像的偏移量，可选项，默认值为 0
• borderType：边界扩充的类型

cv.filter2D 可以处理灰度图像，也可以直接处理彩色图像，不需要对每一色彩通道分别操作。

例程 1.67：cv2 实现图像的二维卷积

    # 1.67：cv2 实现图像的二维卷积
    img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=0)  # # flags=0 读取为灰度图像

    kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])  # Gx + j*Gy

    kFlip = cv2.flip(kernel, -1)  # 将卷积核旋转180度
    # 使用函数filter2D算出same卷积
    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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