如何创建Python卷积核？

我正在尝试创建一个卷积核，中间值为 1.5。不幸的是，我不断地想出如何做到这一点的想法。我正在尝试创建类似的东西

Array = [
        [0 , 1 , 0]
        [1 , 1.5 , 1]
        [0 , 1 , 0]
]

由于 OpenCV 使用 Numpy 来显示图像，因此您可以简单地使用 Numpy 创建卷积核。

import numpy as np

convolution_kernel = np.array([[0, 1, 0], 
                               [1, 1.5, 1], 
                               [0, 1, 0]])

这是内核。注意类型是<class 'numpy.ndarray'>

[[0.  1.  0. ]
 [1.  1.5 1. ]
 [0.  1.  0. ]]

要将内核与图像进行卷积，您可以使用cv2.filter2D()。像这样的东西

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
result = cv2.filter2D(image, -1, convolution_kernel)

有关内核构建的更多信息，请参见this。以下是一些常见的内核以及卷积后的结果。使用此输入图像：

锐化内核

sharpen = np.array([[0, -1, 0], 
                    [-1, 5, -1], 
                    [0, -1, 0]])

拉普拉斯核

laplacian = np.array([[0, 1, 0], 
                      [1, -4, 1], 
                      [0, 1, 0]])

压花内核

emboss = np.array([[-2, -1, 0], 
                   [-1, 1, 1], 
                   [0, 1, 2]])

概述内核

outline = np.array([[-1, -1, -1], 
                    [-1, 8, -1], 
                    [-1, -1, -1]])

底部索贝尔

bottom_sobel = np.array([[-1, -2, -1], 
                         [0, 0, 0], 
                         [1, 2, 1]])

左索贝尔

left_sobel = np.array([[1, 0, -1], 
                       [2, 0, -2], 
                       [1, 0, -1]])

右索贝尔

right_sobel = np.array([[-1, 0, 1], 
                        [-2, 0, 2], 
                        [-1, 0, 1]])

顶级索贝尔

top_sobel = np.array([[1, 2, 1], 
                      [0, 0, 0], 
                      [-1, -2, -1]])