卷积核就是二维滤波器矩阵
1、啥也不做
这个滤波器啥也没有做，得到的图像和原图是一样的。
因为只有中心点的值是1。邻域点的权值都是0，对滤波后的取值没有任何影响
2、图像锐利
锐化滤波器实际上就是计算当前点和周围点的差别，然后将这个差别加到原来的位置上
上面的kernel可用于锐化图像。但是这个kernel有什么特别之处呢？
考虑下图所示的两个输入图像。
第一个图像，中心值为3 * 5 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 =7，值3增加到7。
第二个图像，输出是1 * 5 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 = -3，值1减少到-3。
显然，3和1之间的对比度增加到了7和-3，图像将更清晰锐利。
如果核的中心值是负数，就是在强调边缘，在锐化边缘
注意，这里还属于锐化，不是边缘检测
3、边缘检测
这里我们是在找水平的边缘。需要注意的是，这里矩阵的元素和是0，所以滤波后的图像会很暗，只有边缘的地方是有亮度的。
为什么这个滤波器可以寻找到水平边缘呢？
因为用这个滤波器卷积相当于求导的离散版本：你将当前的像素值减去前一个像素值，这样你就可以得到这个函数在这两个位置的差别或者斜率。
下面的滤波器可以找到垂直方向的边缘，这里像素上和下的像素值都使用：
下面这个滤波器可以找到45度的边缘：取-2是为了让矩阵的元素和为0而已
那下面这个滤波器就可以检测所有方向的边缘
4、浮雕
浮雕滤波器可以给图像一种3D阴影的效果。
只要将中心一边的像素减去另一边的像素就可以了。这时候，像素值有可能是负数，我们将负数当成阴影，将正数当成光，然后我们对结果图像加上128的偏移。这时候，图像大部分就变成灰色了。
45度的浮雕滤波器
我们只要加大滤波器，就可以得到更加夸张的效果了
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