c++的opencv，编写代码，利用自定义的卷积核对图像进行卷积，并且可以控制卷积的步长

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的计算机视觉库，尤其在C++中非常流行，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。对于使用自定义卷积核进行图像卷积操作，你可以通过`cv::filter2D()`函数来实现。以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个自定义卷积核并对图像进行卷积：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

// 定义一个3x3的卷积核
Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << // 自定义权重
              0, -1, 0,
             -1, 4, -1,
               0, -1, 0);

// 读取图像
Mat img;
if (!imread("input.jpg", img)) {
    std::cerr << "Error reading image!" << std::endl;
    return;
}

// 设置卷积步长
int ddepth = CV_32F;  // 输出深度，这里假设浮点数
int ksize = kernel.size();  // 卷积核大小
int padding = 0;  // 边缘填充，保持输出尺寸不变
int stride = 1;  // 步长，默认为1

// 对图像进行卷积
Mat output;
filter2D(img, output, ddepth, kernel, Point(-1, -1), stride, padding);  // 点(-1, -1)表示使用整个卷积核

// 显示结果
namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
imshow("Original Image", img);
namedWindow("Filtered Image", WINDOW_NORMAL);
imshow("Filtered Image", output);

waitKey(0);  // 等待用户按键

在这个例子中，你需要替换"input.jpg"为你实际要处理的图片路径。运行这段代码后，会显示原图和经过卷积后的图像。