如何使用 1D 高斯内核在 Filter2D 上执行自定义 2D 内核答案

【问题标题】：How to do a custom 2D Kernel on Filter2D using 1D gaussian kernel如何使用 1D 高斯内核在 Filter2D 上执行自定义 2D 内核
【发布时间】：2017-10-18 06:17:38
【问题描述】：

我正在尝试在我的图像上复制过滤器序列，为此我需要创建包含 Filter2D 内核和高斯内核的内核。通常我们应用 gaussianBlur 然后是 filter2D。常用的命令是：

kernel2D= Mat::ones(kernelSize, kernelSize, CV_32F) *(1 / (float)(kernelSize*kernelSize)), Point(-1, -1);
GaussianBlur(src, resultO, Size(kernelSize, kernelSize), sigma);
filter2D(resultO, resultO, resultO.depth(), kernel2D, Point(-1, -1),0,BORDER_DEFAULT);

所以，首先我使用 getGaussianKernel 方法创建一个高斯内核，并使用 Mat::Ones 创建一维内核。我试图将这两个内核相乘以获得相同的结果，如上面的代码。

    sigma = 0;
    Mat mKernelGauss1 = getGaussianKernel(kernelSize, sigma, CV_32F);
    mKernel2D = Mat::ones(1, kernelSize, CV_32F) *(1 / (float)(1*kernelSize)), Point(-1, -1);
    mResultKernel = mKernelGauss1 * mKernel2D;

当我执行这个过程时，我得到一个 kernelSize x kernelSize Kernel 作为结果，所以我可以在我的图像中应用这个 kernel(mResultKernel)，如下所示：

filter2D(src, resultO, src.depth(), mResultKernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_DEFAULT);

我的问题是我创建的这个内核没有给我与按顺序执行 gaussianBlur 和 filter2D 相同的结果。我真的需要遵循这种方法，对我的图像进行卷积并仅使用一个 2D 内核应用 filter2D 函数，就像我在上面展示的那样。

【问题讨论】：

标签： c++ opencv image-processing kernel filtering

【解决方案1】：

您混淆了乘法和卷积。您可以使用过滤器 h(x) 改变两个序列过滤器 f(x) 和 g(x) 通过这个公式： h(x) = f(x) * g(x) 其中 * 是卷积算子。矩阵卷积可以参考this lecture。

【讨论】：

感谢参考，不过我已经用filter2D对图像进行卷积了，我只需要生成内核。这就是我的问题。