C++ 二维卷积边界处理：零填充不起作用？

我正在做一个家庭作业，我们需要写一个函数，得到一个图像和一个核，我们必须计算二维空间卷积。 使用高斯核我得到了预期的结果（模糊的图像），但如果我使用例如边缘检测核，我发现有些东西工作不正常（图像变得非常灰暗）

我猜问题要么是边界处理，它应该是零填充，但我不完全确定它是否正确实现，要么是最后的规范化。 是否有办法显示浮点图像（例如，浮点的一个像素的值为25000），因为我认为如果不使用标准化，它总是被限制在255（白色）

#包括
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int main（int argc，char*argv[]）
{
cv:：Mat img=cv:：imread（“orig.jpg”，0）；//将图像加载为灰度
img.convertTo（img，cv32fc1）；//转换为浮点
cv:：Mat_uu输出（img.rows，img.cols）；//创建与源图像大小相同的新Mat
输出=0；
//创建内核（此处为高斯模糊）
cv:：Mat_uu内核（5,5）；
内核由于标准化，图像是灰色的。边缘检测将产生正值、负值或零值。零值增加到0.5，负值接近0，正值接近1。您得到了正确的结果。我将为您的高斯模糊不是真正的一个，因为您没有通过内核值之和进行恶意化。如果这样做，则在进行卷积后不需要对结果进行规格化。由于规格化，图像呈灰色。边缘检测将产生正值、负值或零值。零值增加到0.5，负值接近0，正值接近0接近1。您得到了正确的结果。我将在前言中说明高斯模糊不是真正的高斯模糊，因为您没有通过核值之和进行规格化。如果您这样做了，那么在进行卷积之后，您就不需要对结果进行规格化。