标签：相关性 char turn 默认值 note 线性 描述 for 内核
使用自定义内核对图像进行卷积。该功能将任意线性滤波器应用于图像。支持就地操作。当光圈部分位于图像外部时，该功能会根据指定的边框模式插入异常像素值。
函数原型：
dst=cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]])
参数：
| 参数 | 描述 |
| src | 原图像 |
| dst | 目标图像，与原图像尺寸和通过数相同 |
| ddepth | 目标图像的所需深度 |
| kernel | 卷积核（或相当于相关核），单通道浮点矩阵;如果要将不同的内核应用于不同的通道，请使用拆分将图像拆分为单独的颜色平面，然后单独处理它们。 |
| anchor | 内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。 |
| detal | 在将它们存储在dst中之前，将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置。 |
| borderType | 像素外推法，参见BorderTypes |
改函数实际计算的是相关性，而不是卷积
$$\texttt{dst} (x,y) = \sum _{ \stackrel{0\leq x‘ < \texttt{kernel.cols},}{0\leq y‘ < \texttt{kernel.rows}} } \texttt{kernel} (x‘,y‘)* \texttt{src} (x+x‘- \texttt{anchor.x} ,y+y‘- \texttt{anchor.y} )$$
在内核足够大（~11x11或者更大）的时候，该函数使用DFT算法，对于小内核则直接计算。
也可见,anchor相当于坐标轴平移。
其中ddepth表示目标图像的所需深度，它包含有关图像中存储的数据类型的信息，可以是unsigned char（CV_8U），signed char（CV_8S），unsigned short（CV_16U）等等...
| Input depth (src.depth()) | Output depth (ddepth) |
|---|---|
| CV_8U | -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F |
| CV_16U/CV_16S | -1/CV_32F/CV_64F |
| CV_32F | -1/CV_32F/CV_64F |
| CV_64F | -1/CV_64F |
Note：当ddepth=-1时，表示输出图像与原图像有相同的深度。
参考链接：
1、Depth combination https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#filter_depths
2、
标签：相关性 char turn 默认值 note 线性 描述 for 内核
原文地址：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10599420.html
