2D卷积 - 与opencv输出相比错误的结果

Question

我试图实现一个简单的2D卷积（在这种情况下是平均过滤器）。但是，当我将结果与opencv的filter2D函数生成的图像进行比较时，我看到了很多不同之处。我目前的代码是：

cv::Mat filter2D(cv::Mat& image, uint32_t kernelSize = 3)
{
    float divider = kernelSize*kernelSize;
    cv::Mat kernel = cv::Mat::ones(kernelSize,kernelSize,CV_32F) / divider;

    int kHalf = kernelSize/2.f;
    cv::Mat smoothedImage = cv::Mat::ones(image.rows,image.cols,image.type());

    for (int32_t y = 0; y<image.rows; ++y) {
    for (int32_t x = 0; x<image.cols; ++x) {
        uint8_t sum = 0;
        for (int m = -kHalf; m <= kHalf; ++m) {
        for (int n = -kHalf; n <= kHalf; ++n) {
            if (x+n >= 0 || x+n <= image.cols || y+m >= 0 || y <= image.rows) {
                sum += kernel.at<float>(m+kHalf, n+kHalf)*image.at<uint8_t>(y-m+1, x-n+1);
            } else {
                // Zero padding - nothing to do
            }
        }
        }
        smoothedImage.at<uint8_t>(y,x) = sum;
    }
    }
    return smoothedImage;
}

内核大小为5的结果是（1. opencv，2。我的实现）：

如果有人能解释我做错了什么，我将不胜感激。

Answer 1

对于初学者，您考虑边缘的条件应使用&&代替||，如下所示：

if (x+n >= 0 && x+n <= image.cols && y+m >= 0 && y <= image.rows)

这应该有助于消除边缘周围的人工制品。

然后，对于内部区域上的人工制品，您应确保总和保持在0-255范围内，并在每次将部分结果转换回uint8_t时尝试避免失去分辨率到sum：

float sum = 0;
for (int m = -kHalf; m <= kHalf; ++m) {
  for (int n = -kHalf; n <= kHalf; ++n) {
    if (x+n >= 0 && x+n <= image.cols && y+m >= 0 && y <= image.rows) {
      sum += kernel.at<float>(m+kHalf, n+kHalf)*image.at<uint8_t>(y-m+1, x-n+1);
    } else {
      // Zero padding - nothing to do
    }
  }
}
smoothedImage.at<uint8_t>(y,x) = std::min(std::max(0.0f, sum), 255.0f);