OpenCV3/C++图像滤波实战：自定义掩模与像素点操作

本文档主要介绍了在OpenCV 3中使用C++实现图像滤波的方法。图像滤波是计算机视觉中的一个重要步骤，它有助于去除噪声、平滑图像或执行特定的图像增强操作。这里提供了两种不同的滤波实现方式。 首先，自定义滤波是通过创建一个特定大小（如3x3）的掩模矩阵来实现的。在提供的代码示例中，作者使用了`filter2D()`函数，这是OpenCV中内置的一种图像滤波方法。该函数接收输入图像（`src`）、输出图像（`dst`）、滤波器核（`kernel`）以及源图像深度信息。在这里，他们使用了一个简单的卷积核，其值为1，用于平滑图像。通过计算滤波前后的时间差，可以看到该过程的性能。 另一种实现方式是通过像素级别的操作，这可能涉及到直接访问并修改图像的每个像素。尽管代码未完全展示，但可以从`src.copyTo(dst)`这一行看出，原始图像被复制到一个新的`dst`图像中，然后可能进行了某种基于像素的操作，例如使用邻域平均或者高斯滤波等。 这两种方法各有优缺点。自定义滤波器灵活，可以根据需要设计特定效果，但计算量可能会较大。而像素级别操作虽然直观，但可能效率较低，且需要对图像逐像素操作，不适合大型图像。在实际应用中，开发者会根据具体需求选择合适的滤波技术。 学习OpenCV 3的图像滤波实现可以帮助程序员更好地处理图像数据，提高图像质量和算法性能。对于初学者来说，理解并掌握这些基础技术是深入研究计算机视觉的关键步骤。