OpenCV學習：自定義線性濾波和卷積邊緣處理

第十三課 自定義線性濾波
1.卷積概念
卷積是圖像處理中的一個操作，是kernel在每個像素上的操作，kernel是一個固定大小的矩陣數組，中心爲錨點
把kernel放到像素數組之上，求錨點周圍覆蓋的像素乘積之和（包括錨點），用來體會換錨點覆蓋下的像素值稱
爲卷積處理。
2.常見算子
Robert算子、Sobel算子、拉普拉斯算子
3.自定義卷積模糊
//輸入圖像
//輸出圖像
//圖像深度32/8，未知寫-1
//卷積核/模板，可以自定義
//錨點位置，Point(-1,-1)
//計算出的像素加delta

	filter2D(Mat src,Mat dst,int depth,Mat kernel,Point anchor,double delta);

4.代碼演示

	#include <opencv2/opencv.hpp>
	#include <iostream>
	#include <math.h>

	using namespace cv;
	int main(int argc, char** argv) {
		Mat src, dst;
		int ksize = 0;

		src = imread("D:/vcprojects/images/test1.png");
		if (!src.data) {
			printf("could not load image...\n");
			return -1;
		}

		char INPUT_WIN[] = "input image";
		char OUTPUT_WIN[] = "Custom Blur Filter Result";
		namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
		namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

		imshow(INPUT_WIN, src);
		
		// Sobel X 方向
		// Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2,0,2,-1,0,1);
		// filter2D(src, dst, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);

		// Sobel Y 方向
		// Mat yimg;
		// Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -2, -1, 0,0,0, 1,2,1);
		// filter2D(src, yimg, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);

		// 拉普拉斯算子
		//Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
		//filter2D(src, dst, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
		int c = 0;
		int index = 0;
		while (true) {
			c = waitKey(500);
			if ((char)c == 27) {// ESC 
				break;
			}
			ksize = 5 + (index % 8) * 2;
			Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize * ksize);
			filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1));
			index++;
			imshow(OUTPUT_WIN, dst);	
		}

		// imshow("Sobel Y", yimg);
		return 0;
	}

第十四課 圖像邊緣處理
1.卷積邊緣問題
卷積的時候邊界像素不能被卷積操作，原因在於邊界像素沒有完全跟kernel重合，所以導致
3×3濾波時有1個像素邊緣沒被處理，5×5濾波時有兩個像素邊緣沒被處理。
2.處理邊緣
在卷積開始前增加邊緣像素，填充的像素值爲0或者RGB黑色，確保邊緣被處理，在處理後在
去掉這些邊緣。

	BORDER_DEFAULT   //默認處理方法
	BORDER_CONSTANT  //填充邊緣用指定像素值
	BORDER_REPLICATE //填充像素邊緣用已知的像素邊緣值
	BORDER_WARP      //用另外一邊的像素來補償填充
	
	//輸入圖像，輸出圖像，邊緣長度，上下左右，邊緣類型
	copyMakeBorder(Mat src,Mat dst,int top,int bottom,int left,int right,int borderType,Scalar value)

3.代碼演示

	#include <opencv2/opencv.hpp>
	#include <iostream>
	#include <math.h>

	using namespace cv;
	int main(int argc, char** argv) {
		Mat src, dst;
		src = imread("D:/vcprojects/images/test.jpg");
		if (!src.data) {
			printf("could not load image...\n");
			return -1;
		}
		char INPUT_WIN[] = "input image";
		char OUTPUT_WIN[] = "Border Demo";
		namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
		namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
		imshow(INPUT_WIN, src);
		/*
		int top = (int)(0.05*src.rows);
		int bottom = (int)(0.05*src.rows);
		int left = (int)(0.05*src.cols);
		int right = (int)(0.05*src.cols);
		RNG rng(12345);
		int borderType = BORDER_DEFAULT;

		int c = 0;
		while (true) {
			c = waitKey(500);
			// ESC
			if ((char)c == 27) {
				break;
			}
			if ((char)c == 'r') {
				borderType = BORDER_REPLICATE;
			} else if((char)c == 'w') {
				borderType = BORDER_WRAP;
			} else if((char)c == 'c') {
				borderType = BORDER_CONSTANT;
			} 
			Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
			copyMakeBorder(src, dst, top, bottom, left, right, borderType, color);
			imshow(OUTPUT_WIN, dst);
		}
		*/
		//邊緣也可高斯模糊
		GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0,BORDER_DEFAULT);
		imshow(OUTPUT_WIN, dst);

		waitKey(0);
		return 0;
	}