轉載自：https://blog.csdn.net/xue_csdn/article/details/99077718
參考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9130167.html
卷積核就是一個二維mxm矩陣。二維圖像與二維矩陣卷積之後的結果，就實現了對圖像的濾波。
卷積核一般有以下一些規則：
- m的大小應該是奇數，這樣它纔有一箇中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半徑的稱呼，例如5x5大小的核的半徑就是2。
- 矩陣所有元素之和一般等於1。如果和大於1，那麼濾波後的圖像就會比原圖像更亮，反之，如果小於1，那麼得到的圖像就會變暗。如果和爲0，圖像不會變黑，但也會非常暗。
- 對於濾波後的結構，可能會出現負數或者大於255的數值。對這種情況，我們將他們直接截斷到0和255之間即可。對於負數，也可以取絕對值。這與代碼中參數設置有關。
上面說到，對圖像的濾波處理就是對圖像應用一個小小的卷積核。卷積核的內部結構不同，圖像的處理效果也就完全不同。
1. 與原圖一樣的效果
卷積核：
得到的圖像和原圖是一樣的。因爲只有中心點的值是1。鄰域點的權值都是0，對濾波後的取值沒有任何影響。
2. 圖像銳化
圖像的銳化和邊緣檢測很像，首先找到邊緣，然後把邊緣加到原來的圖像上面，這樣就強化了圖像的邊緣。也就是在邊緣檢測濾波器的基礎上，再在中心的位置加1，這樣濾波後的圖像就會和原始的圖像具有同樣的亮度了，但是會更加銳利。銳化濾波器實際上就是計算當前點和周圍點的差別，然後將這個差別加到原來的位置上。
下邊的濾波器更加強調邊緣：
3. 邊緣檢測
找水平邊緣（0度）：
找垂直邊緣（90度）：
找45度邊緣：
找135度邊緣：
4. 浮雕效果
浮雕濾波器可以給圖像一種3D陰影的效果。只要將中心一邊的像素減去另一邊的像素就可以了。這時候，像素值有可能是負數，我們將負數當成陰影，將正數當成光，然後我們對結果圖像加上128的偏移。這時候，圖像大部分就變成灰色了。
45度浮雕效果：
增大濾波器，得到更誇張的效果：
5. 運動模糊
135度角的模糊，
均值模糊：
自定義內核對圖像做卷積：
C++:
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
int main()
{
//system("color 02");
//讀取原圖
cv::Mat src = cv::imread("xxxxxxxxxx.jpg");//圖像路徑
//自定義內核
cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1, 1, 1,
1, -7, 1,
1, 1, 1);
cv::Mat dst;
//卷積操作
cv::filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);
cv::namedWindow("dst", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("dst", dst);
cv::waitKey();
return 0;
}
Python:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1-test.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #提取圖像灰度值
kernel = np.array(([-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1])) #定義核
result = cv.filter2D(img,-1,kernel)
cv2.imshow('result.jpg', result)
cv2.waitKey()