C++ 不应该'；高斯模糊是对称的吗？

我期望高斯模糊操作是对称的，但是使用OpenCV 2.4.11

GaussianBlur

我得到了不同

这里有一个例子。我将一个

GaussianBlur

应用于图像和图像的翻转版本。我已经分别验证了

flip

操作不会更改图像像素值（未显示）。当我将模糊图像翻转回去时，我希望它与原始图像的模糊相同，但是

diff

显示了许多小差异（0.0和6.10351562E-005之间）。我知道这很小，但在我的后续处理中会产生连锁反应

高斯核是对称的，所以结果应该是相同的。这仅仅是实现中的舍入错误吗

int main(int, char **)
{
    // e.g. 2008_005541.jpg from VOC2012 dataset
    char const * const filename = "...";
    float const sig_diff = 1.24899971f;

    cv::Mat image = cv::imread(filename, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat gray_fpt;
    image.convertTo(gray_fpt, cv::DataType<float>::type, 1, 0);
    GaussianBlur(gray_fpt, gray_fpt, cv::Size(), sig_diff, sig_diff);

    cv::Mat mirror;
    flip(image, mirror, 1);
    cv::Mat mirror_gray_fpt;
    mirror.convertTo(mirror_gray_fpt, cv::DataType<float>::type, 1, 0);
    GaussianBlur(mirror_gray_fpt, mirror_gray_fpt, cv::Size(), sig_diff, sig_diff);

    flip(mirror_gray_fpt, mirror_gray_fpt, 1);
    cv::Mat diff = abs(gray_fpt - mirror_gray_fpt);
    double minval, maxval;
    minMaxLoc(diff, &minval, &maxval);

    // minval = 0.0;
    // maxval = 6.103515625e-005;

    // easier to visualise the differences with this:
    normalize(diff, diff, 0.0, 1.0, cv::NORM_MINMAX, CV_32FC1);
    return 0;
}

int main（int，char**）
{
//例如，来自VOC2012数据集的2008_005541.jpg
char const*const filename=“…”；
浮动常数sig_diff=1.2489971f；
cv:：Mat image=cv:：imread（文件名，cv:：imread\U灰度）；
cv：：Mat gray_fpt；
convertTo（gray_fpt，cv:：DataType:：type，1,0）；
GaussianBlur（gray_fpt，gray_fpt，cv:：Size（），sig_diff，sig_diff）；
cv：：垫镜；
翻转（图像，镜像，1）；
cv：：Mat mirror\u gray\u fpt；
convertTo（mirror\u gray\u fpt，cv:：DataType:：type，1，0）；
高斯模糊（镜像灰度fpt，镜像灰度fpt，cv:：Size（），sig_diff，sig_diff）；
翻转（镜像灰色fpt，镜像灰色fpt，1）；
cv：：Mat diff=abs（灰色fpt-镜面灰色fpt）；
双最小值，最大值；
minMaxLoc（差异、最小值和最大值）；
//minval=0.0；
//maxval=6.103515625e-005；
//通过以下方式更容易看出差异：
标准化（差异，差异，0.0，1.0，cv:：NORM_MINMAX，cv_32FC1）；
返回0；
}

---

编辑：我将类型从

cv:：DataType:：type

更改为

cv:：DataType:：type

，现在最大错误为1.1368683772161603e-013，因此舍入似乎是个问题。

将上面的代码更改为调用

高斯模糊

（下面）GaussianBlur在我到目前为止测试的示例图像中没有产生任何差异

由此可知，如果高斯运算的工作类型为

double

precision，则

float

ing point precision中的输出不会产生错误。这似乎是解决我问题的好办法

// Perform gaussian blur in double precision and convert back
void gaussian_blur(
    cv::Mat const &src, cv::Mat &dst,
    cv::Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0,
    int borderType=cv::BORDER_DEFAULT)
{
    cv::Mat src_dp;
    src.convertTo(src_dp, cv::DataType<double>::type, SIFT_FIXPT_SCALE, 0);

    cv::Mat dst_dp;
    GaussianBlur(src_dp, dst_dp, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType);

    dst_dp.convertTo(dst, src.type(), SIFT_FIXPT_SCALE, 0);
}

//以双精度执行高斯模糊并转换回
空洞高斯模糊(
cv：：材料常数和src，cv：：材料和dst，
cv：：大小ksize，双sigmaX，双sigmaY=0，
int borderType=cv:：BORDER（默认值）
{
cv:：Mat src_dp；
convertTo（src\u dp，cv:：DataType:：type，SIFT\u FIXPT\u SCALE，0）；
cv：：Mat dst_dp；
GaussianBlur（src_dp、dst_dp、ksize、sigmaX、sigmaY、borderType）；
dst_dp.convertTo（dst，src.type（），SIFT_FIXPT_SCALE，0）；
}

我假设它也是四舍五入的，但OpenCV专家还不足以证实这一点。但是，如果需要对称操作，那么复制图像、翻转、模糊、反向翻转以及直接模糊图像的平均值如何？当然，您可能需要检查两个方向的翻转。这是我的流程中的一小步，我不知道图像的方向，因此无法确定是否翻转。但不管水平方向如何，我都想要相同的值。6.103515625e-005非常接近floats@cdmh始终翻转并平均两个结果。不管然而，请注意，所有浮点步骤都会像这样累积“错误”：您通常需要处理这种可能性。