本文主要參考來源：圖像處理其實很簡單 線性濾波和卷積的關系：線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法，它可以允許我們對圖像進行處理，產生很多不同的效果。做法很簡單。首先，我們有一個二維的濾波器矩陣（有個高大上的名字叫卷積核）和一個要處理的二維圖像。然后，對於圖像的每一個像素點，計算它的鄰域像素 ...

卷積的目的是為了從輸入中提取有用的特征。在圖像處理中，有很多濾波器可以供我們選擇。每一種濾波器幫助我們提取不同的特征。比如水平/垂直/對角線邊緣等等。在CNN中，通過卷積提取不同的特征，濾波器的權重在訓練期間自動學習。然后將所有提取到的特征“組合”以作出決定。 卷積的優勢在於，權重共享和平 ...

一、原理簡介 邊緣檢測原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 X方向Sobel算子 -1 -2 -1 ...

一、濾波器實現 我們實現這樣一個基於拉普拉斯算子的濾波器核心，並使用它進行濾波，這可以做到銳化圖像的效果 ...

關於高斯核函數可以參見阮一峰老師的日志：高斯模糊的算法 如何使用高斯核進行高斯模糊可以參見我的另一篇日志：opencv構建自定義卷積 作者： Elliott Zheng 出處： http://www.cnblogs.com/elliottzheng/p ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //Robert算子int Demo_Robert(){　　char win1 ...

　　線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法，它可以允許我們對圖像進行處理，產生很多不同的效果。做法很簡單。首先，我們有一個二維的濾波器矩陣（有個高大上的名字叫卷積核）和一個要處理的二維圖像。然后，對於圖像的每一個像素點，計算它的鄰域像素和濾波器矩陣的對應元素的乘積，然后加起來，作為該像素位置的值 ...

以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...