opencv和卷积神经网络的区别 怎么在c 的平台下用opencv做一个对图像的卷积？

怎么在c 的平台下用opencv做一个对图像的卷积？

cvfilter2d的原型是：（const cvarr*SRC，cvarr*DST，const cvmat*kernel，cvpoint anchor=cvpoint（-1，-1））SRC:input image。DST：输出图像。内核：卷积内核，单通道浮点矩阵。如果要将不同的核心应用于不同的通道，请首先使用cvsplit函数将图像分解为单个颜色通道并分别进行处理。锚定：内核的锚定点表示过滤点在内核中的位置。锚应该在核心内。默认值（-1，-1）表示锚点位于核心的中心。函数cvfilter2d线性过滤图像并支持就地操作。当核运算部分超过输入图像时，该函数从最近邻图像的内部像素插值边界外的像素。

OpenCv的卷积有什么用？

卷积是分析数学中的一项重要运算。它常用于信号频谱的时域和频域分析。卷积在相关分析、快速傅立叶变换、小波变换和动窗滤波中有着广泛的应用。一般来说，我们只有学完高等数学才能学好它。

opencv有没有cnn的接口函数？

一般来说：深度学习就是建立卷积神经网络。一般来说，它使用MATLAB中的神经网络工具箱。数据需求量很大，效果不一定好

卷积运算是什么？

最近我查了一下图像处理，卷积运算，但是感觉太复杂了。在这里，我将简单地写下什么是卷积计算过程。

假设有一个卷积核h，一般是一个3*3的矩阵：

有一个要处理的矩阵X:

h*X的计算过程分为三步

第一步是将卷积核翻转180度，也就是说，第二步是将卷积核h的中心与X的第一个元素对齐，然后将相应的元素相乘相加，如果没有元素，则加0。

这样，Y中第一个元素的值是Y11=1*0 2*0 1*0 0*0 0*1 0*2-1*0-2*5-1*6=-16

在第三步中，每个元素都这样计算得到一个输出矩阵，它是卷积的结果

这样就省去了其他过程。

最终结果

注意：这里我用0完成原始矩阵，但我们不一定选择0。在OpenCV的cvfilter2d函数中，没有使用0来完成矩阵，而是使用了边复制方法。接下来介绍OpenCV的cvfilter2d函数的卷积运算过程。

OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？

这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。

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