C++ filter2D实现中的差异

我试图在OpenCV中实现

卷积2d

（

filter2D

），并产生了以下代码

Mat卷积2d（Mat-image，双**内核，int-W）{
Mat filtered_image=image.clone（）；
//查找内核的中心位置（内核大小的一半）
int kCenterX=W/2；
int kCenterY=W/2；
int xx=0；
int-yy=0；
cout您的代码有两个问题：

在向输出图像添加值之前，您不会将其设置为零。因此，您计算的是“输入+过滤输入”，而不仅仅是“过滤输入”

假设
kernel
的值很小，“input pixel*kernel value”可能会产生一个小数字，当写入
uchar
时，这个数字会向下舍入。将内核的每个值相加，结果会太低

我建议您这样做：

double res = 0;
for(int x = 0; x < W; ++x){
   int xx = W - 1 - x;
   for(int y = 0; y < W; ++y){
      int yy = W - 1 - y;
      int ii = i + (x - kCenterX);
      int jj = j + (y - kCenterY);
      if( ii >= 0 && ii < image.rows && jj >= 0 && jj < image.cols) {
         res += image.at<uchar>(Point(jj, ii)) * kernel[xx][yy];
      }
   }
}
filtered_image.at<uchar>(Point(j, i)) = res;

double res=0；
对于（int x=0；x=0&&ii=0&&jj

这同时解决了这两个问题。而且，这应该更快一些，因为访问输出图像会有一点开销

对于更快的速度，考虑到越界检查（在内部循环中<代码>如果< /代码>）减慢您的代码，并且对于大多数像素（几乎没有像素在图像边缘附近）是完全不必要的。相反，您可以将循环拆分为<代码> [ 0，KcTyx] ，<代码> [KCyxx，Simult.LoxKCcTxx ]。

和

[image.rows kCenterX，image.rows]

。中间的循环通常是最大的，不需要检查越界读取。

您的代码有两个问题：

在向输出图像添加值之前，您不会将其设置为零。因此，您计算的是“输入+过滤输入”，而不仅仅是“过滤输入”

假设

kernel

的值很小，“input pixel*kernel value”可能会产生一个小数字，当写入

uchar

时，这个数字会向下舍入。将内核的每个值相加，结果会太低

我建议您这样做：

double res = 0;
for(int x = 0; x < W; ++x){
   int xx = W - 1 - x;
   for(int y = 0; y < W; ++y){
      int yy = W - 1 - y;
      int ii = i + (x - kCenterX);
      int jj = j + (y - kCenterY);
      if( ii >= 0 && ii < image.rows && jj >= 0 && jj < image.cols) {
         res += image.at<uchar>(Point(jj, ii)) * kernel[xx][yy];
      }
   }
}
filtered_image.at<uchar>(Point(j, i)) = res;

double res=0；
对于（int x=0；x=0&&ii=0&&jj

这同时解决了这两个问题。而且，这应该更快一些，因为访问输出图像会有一点开销

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对于更快的速度，考虑到越界检查（在内部循环中<代码>如果< /代码>）减慢您的代码，并且对于大多数像素（几乎没有像素在图像边缘附近）是完全不必要的。相反，您可以将循环拆分为<代码> [ 0，KcTyx] ，<代码> [KCyxx，Simult.LoxKCcTxx ]。和

[image.rows kCenterX，image.rows]

。中间循环通常是最大的，不需要检查越界读取。

并使用cv:：saturate\u cast正确分配给uchar，例如：

filtered_image.at<uchar>(Point(j, i)) = cv::saturate_cast<uchar>(res);

filtered_image.at（点（j，i））=cv:：saturate_cast（res）；

并使用cv:：saturate\u cast正确分配给uchar，例如：

filtered_image.at<uchar>(Point(j, i)) = cv::saturate_cast<uchar>(res);

filtered_image.at（点（j，i））=cv:：saturate_cast（res）；

非常感谢您提供的描述性但简洁的答案！第一个问题是一个很好的答案。我也没有意识到可能存在的小值问题。我在完成研究生课程后才开始自己实现CV算法，这是一个相当快的节奏！非常感谢您提供的描述性但简洁的答案！我遇到的第一个问题是这是一个很好的发现。我也没有意识到可能存在的小值问题。我只是在完成研究生课程后才开始自己实现CV算法，这是一个非常快的节奏！