图像进行卷积运算来提取特征

一副数字图像可以看作一个二维空间的离散函数可以表示为f(x, y), 假设有对于二维卷积操

作函数C(u, v) ，则会产生输出图像g(x, y) = f(x, y) *C(u,v), 利用卷积可以实现对图像模糊处理，边缘检测，产生轧花效果的图像。

一个简单的数字图像卷积处理流程可以如下：

1.      读取源图像像素

2.      应用卷积操作数矩阵产生目标图像

3.      对目标图像进行归一化处理

4.      处理边界像素

例子：

#python 3.5.3 #2017-03-09 蔡军生 http://blog.csdn.net/caimouse # import cv2 import numpy as np #读取图片并显示 image = cv2.imread('./me21.jpg'); cv2.imshow('image', image) #构造卷积核 kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]]) #卷积计算 dst = cv2.filter2D(image, -1, kernel); #显示计算之后的图片 cv2.imshow('dst', dst) #保存图片 cv2.imwrite('./me22.jpg', dst) 结果比较如下：

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