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。

相关问题

c++ opencv进行区域点的一维卷积运算

可以使用函数 cv::filter2D() 进行一维卷积运算，具体实现可以参考以下代码：

cv::Mat img; // 原始图像
cv::Mat kernel; // 卷积核
cv::Mat result; // 卷积结果

// 初始化卷积核
kernel = cv::Mat::ones(1, 3, CV_32F) / 3.0;

// 进行一维卷积运算
cv::filter2D(img, result, -1, kernel);

注意，这里的卷积核是一个 1x3 的矩阵，可以根据实际需求进行调整。

opencv对图像做二维卷积运算怎么写？C++回复，要求给定一个掩膜图像，按照掩膜图忽略其中部分图片

可以使用OpenCV中的函数`filter2D()`实现二维卷积运算。具体实现如下：

cv::Mat srcImg = cv::imread("source.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat maskImg = cv::imread("mask.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// 定义掩膜
cv::Mat mask;
mask.create(maskImg.size(), CV_32FC1);
maskImg.convertTo(mask, CV_32FC1, 1.0 / 255.0);

// 进行卷积运算
cv::Mat dstImg;
cv::filter2D(srcImg, dstImg, -1, mask);

// 显示结果
cv::imshow("Source Image", srcImg);
cv::imshow("Mask Image", maskImg);
cv::imshow("Result Image", dstImg);
cv::waitKey(0);

其中，`srcImg`为原始图像，`maskImg`为掩膜图像，`mask`为掩膜。通过`maskImg.convertTo(mask, CV_32FC1, 1.0 / 255.0)`将掩膜图像转换为浮点型并进行归一化，保证掩膜中的值在0到1之间。然后，使用`cv::filter2D()`函数进行卷积运算，其中`-1`表示输出图像与输入图像具有相同的深度，`dstImg`为输出结果图像。最后，使用`cv::imshow()`函数显示结果图像。