OpenCV學習筆記（七）——影像處理之濾波器ImgProc

先介紹幾個最基本的核濾波器相關的類

2D映像濾波器基礎類BaseFilter：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y)... src(x+wdith-1,y), src(y+1,x)... src(x+width-1, y+height-1) ); 相關的調用函數為getLinearFilter、getMorphologyFilter

單行核濾波器基礎類BaseRowFilter：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y),...src(x+width-1,y));相關的調用函數為getLinearRowFilter、getMorphologyRowFilter

單列核濾波器基礎類BaseColumnFilter：dst(x,y) = F(src(x,y), src(x,y+1),...src(x,y+width-1));相關的調用函數為getColumnSumFilter、getLinearColumnFilter、getMorphologyColumnFilter

類FilterEngine：該類可以應用在對映像的任意濾波操作當中，在OpenCV濾波器函數中扮演著很重要的角色，相關的函數有createBoxFitler、createDerivFitlter、createGaussianFilter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter

基於這些類有一些基本的濾波器bilateralFilter、blur、boxFilter

還有一些形態學操作如：dilate、erode、morphologyEx

還有基於核和映像卷積的濾波器filter2D

還有一些典型的濾波器如GaussianBlur、medianBlur、Laplacian、pyrMeanShiftFiltering、sepFilter2D

還有Sobel、Scharr運算子

其他一些函數有borderInterpolate、buildPyramid、copyMakeBorder、createBoxFilter、createDirivFilter、createGaussianFliter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter、getDerivKernels、getGaussianKernel、getKernelType、getStructuringElement、pyrDown、pyrUp

還老版本的濾波器cvSmooth

這裡介紹一下我使用Laplacian濾波的心得，這個函數的第三個參數為輸出的映像的深度，注意經過拉普拉斯運算元處理後得到的值是有正有負的，所以輸出映像的深度最好為輸入映像深度的2倍，才能有效防止資料溢出，如必須要使用8位的資料，可以再使用函數convertScaleAbs處理。而且要注意使用的拉普拉斯運算元掩膜的中心係數為負。