opencv图像去卷积

图像去卷积是一个比较复杂的问题，通常需要使用逆滤波或者盲去卷积算法来实现。在 OpenCV 中，可以使用函数 `cv2.deconvolve()` 来实现逆滤波，或者使用 `cv2.inpaint()` 函数进行盲去卷积。这两种方法都需要一些参数的调整，具体的实现可以参考 OpenCV 官方文档或者相关的论文。需要注意的是，图像去卷积的效果通常不会十分理想，因为卷积操作会丢失一部分信息，逆操作可能会引入一些噪声和伪影。

相关问题

c++ opencv图像进行卷积运算之后的得到输出图像卷积值

答案：卷积运算是一种常用的图像处理方法，它可以通过将图像与卷积核进行卷积运算来实现图像的模糊、锐化、边缘检测等效果。在 OpenCV 中，可以使用函数 cv::filter2D() 来进行卷积运算，该函数的参数包括输入图像、输出图像、卷积核等。经过卷积运算后，输出图像的每个像素值都是输入图像中对应像素值与卷积核中对应元素的乘积之和。

opencv多通道卷积

Opencv提供了多种方式进行多通道卷积。其中，可以使用cv::filter2D()函数对一个多通道图像进行卷积操作；也可以使用cv::split()函数将多通道图像分离成各个通道，对每个通道分别进行卷积，再将卷积结果合并成多通道图像。另外，还可以使用cv::merge()函数将多个单通道图像合并成一个多通道图像。