图像卷积
矩阵的掩模操作，通常也叫做卷积操作，原理非常简单，这里不再赘述。
下面通过OpenCV进行图像卷积操作（最后效果是:增强图像）。
基于掩模矩阵操作：
首先介绍下，用到的函数filter2D().
函数功能：Convolves an image with the kernel.
函数原型： void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),
double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
参数含义：
InputArray src: 输入图像
OutputArray dst：输出图像
int ddepth：目标图像深度
InputArray kernel：卷积核(或者说是相关核)，一个单通道浮点数矩阵;如果您想将不同的内核应用于不同的通道，
可以使用split将图像分割成单独的颜色平面，并分别处理它们
Point anchor = Point(-1,-1)：anchor anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within
the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor
is at the kernel center. 默认Point(-1,-1)即可,表示要进行卷积操作的点与核中心重合。
double delta=0 : 在图像像素存储之前，可以选择要添加到像素的值，默认为0.
int borderType = BORDER_DEFAULT : 边界像素处理方法，默认处理边界像素
代码演示：
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 const char* input_title = "input image"; 8 const char* output_title = "output image"; 9 10 int main() { 11 Mat src, dst; 12 13 /*加载并显示图像*/ 14 src = imread("D:/lena.png"); 15 if (src.empty()) { //图像如果没有加载，结束程序 16 cout << "could not found image..."; 17 return -1; 18 } 19 namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE); //创建窗口 20 imshow(input_title, src); //显示原始图像 21 22 /*图像卷积操作*/ 23 Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 24 0, -1, 0, 25 -1, 5, -1, 26 0, -1, 0); //图像增强模板 27 filter2D(src, dst, src.depth(), kernel); //对图像进行卷积 28 29 /*显示图像卷积后的效果*/ 30 namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE); 31 imshow(output_title, dst); 32 33 waitKey(0); 34 return 0; 35 }
效果图：
