OpenCV 中的 Matlab Conv2 等效项答案

【问题标题】：Matlab's Conv2 equivalent in OpenCVOpenCV 中的 Matlab Conv2 等效项
【发布时间】：2013-04-14 13:28:35
【问题描述】：

我一直在尝试使用 OpenCV 对 2D 矩阵进行卷积。我实际上经历了这段代码http://blog.timmlinder.com/2011/07/opencv-equivalent-to-matlabs-conv2-function/#respond，但它只在肯定的情况下产生正确的答案。对于 OpenCV 或 C++，Matlab 中是否有像 conv2 这样的简单函数？

这是一个例子：

A= [
  1 -2
  3  4
]

我想将它与[-0.707 0.707]进行卷积

Matlab 中 conv2 的结果是

 -0.7071    2.1213   -1.4142
 -2.1213   -0.7071    2.8284

在 OpenCV 或 C++ 中计算此输出的某些函数？我将不胜感激。

【问题讨论】：

你可以使用 filter2d()
我试过了，但没有给出所需的答案。

标签： c++ image opencv image-processing convolution

【解决方案1】：

如果您使用 OpenCV 和 Python 2 绑定，只要您的图像是 ndarrays，您就可以使用 Scipy：

>>> from scipy import signal
>>> A = np.array([[1,-2], [3,4]])
>>> B = np.array([[-0.707, 0.707]])
>>> signal.convolve2d(A,B)
array([[-0.707,  2.121, -1.414],
      [-2.121, -0.707,  2.828]])

如果您想获得与在 matlab 中相同的结果，请确保使用完整模式（默认设置），只要您使用“相同”模式，Scipy 的中心将与 Matlab 不同。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您想要一个专属的 OpenCV 解决方案，请使用 cv2.filter2D 函数。但是如果你想得到像matlab那样正确的输出，你应该调整borderType标志。

>>> A = np.array([ [1,-2],[3,4] ]).astype('float32')
>>> A
array([[ 1., -2.],
       [ 3.,  4.]], dtype=float32)

>>> B = np.array([[ 0.707,-0.707]])
>>> B
array([[ 0.707, -0.707]])

>>> cv2.filter2D(A2,-1,B,borderType = cv2.BORDER_CONSTANT)
array([[-0.70700002,  2.12100005, -1.41400003],
       [-2.12100005, -0.70700002,  2.82800007]], dtype=float32)

borderType 很重要。要找到卷积，您需要数组之外的值。如果你想得到类似matlab的输出，你需要通过cv2.BORDER_CONSTANT。看到输出大于输入。

【讨论】：