openCV的卷积操作

filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]ll])

• ddepth是卷积之后图片的位深,即卷积之后图片的数据类型,一般设为-1,表示和原图类型一致.
• kernel是卷积核大小,用元组或者ndarray表示,要求数据类型必须是float型.
• anchor锚点,即卷积核的中心点,是可选参数,默认是(-1,-1)
• delta 可选参数,表示卷积之后额外加的一个值,相当于线性方程中的偏差,默认是O.
• borderType边界类型.一般不设.

  # OpenCv图像卷积操作
  import cv2
  import numpy as np
  # 导入图片
  img = cv2.imread('./image/dog.png')
  # 相当于原始图片中的每个点都被平均了一下，所以图像变模糊了.
  kernel = np.ones((5,5),np.float32) / 25
  # ddepth = -1表示图片的数据类型不变
  dst = cv2.filter2D(img,-1,kernel)
  #很明显卷积之后的图片模糊了.
  cv2.imshow('img',np.hstack((img,dst) ))
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()