OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 30 - OpenCV中的自定义滤波器
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了OpenCV中的自定义卷积核及其在图像处理中的应用，包括模糊、锐化和边缘检测。通过使用cv2.filter2D()函数与自定义卷积核，可以实现均值模糊、高斯模糊、图像锐化和边缘检测等功能。学习OpenCV需要实践与理解基本原理。
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关键要点
- OpenCV支持自定义卷积核，实现图像模糊、锐化和边缘检测等功能。
- 自定义卷积核常见的主要有均值、锐化和梯度算子。
- 均值模糊通过低通滤波器实现，使用均值卷积核进行归一化处理。
- 高斯模糊使用高斯函数作为权重分配，能够更好地保留边缘细节。
- 图像锐化通过高通滤波器实现，增强图像中的高频成分。
- 梯度边缘检测通过计算像素值的变化率来检测边缘，常用算子包括Sobel、Scharr和Laplacian。
- Sobel算子结合高斯平滑和微分求导，能够更好地抵抗噪声。
- Scharr算子对Sobel算子进行了优化，提高了边缘检测的准确性。
- Laplacian算子用于检测图像中的边缘，计算二阶导数。
- 自定义滤波器在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域具有广泛应用价值。
- 学习OpenCV需要坚持实践与理解基本原理。
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