我不理解什么是卷积核以及如何将卷积矩阵应用于图像中的像素（我正在谈论对图像进行高斯模糊操作）。
还想了解如何创建高斯模糊操作的卷积核的解释。
我正在阅读这篇文章，但似乎无法理解如何操作...
感谢任何有时间向我解释这个问题的人 :)
ExtremeCoder
3个回答
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基本思路是，新图像的像素是由其周围像素的加权平均值创建的（可以想象在像素周围画一个圆）。
对于图像中的每个像素，您将在该像素周围创建一个小方块。假设您取一个像素旁边的8个相邻像素（包括对角线，尽管在这里无关紧要），然后我们执行加权平均以得到中间像素。
在高斯模糊的情况下，它被分解为两个一维操作。对于每个像素，请仅在行方向上获取一些与像素相邻的像素数量。将像素值乘以从高斯分布计算出的权重（或者如果您进行此操作不是为了科学原因而是视觉效果，则权重可以是任何看起来好的东西），并将它们相加。另一种方法是将像素制作成向量，将权重制作成向量，并进行点积运算。然后在垂直方向上再次执行此过程。
- Jonathan Fischoff
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一种卷积核是由数值构成的矩阵，它指定了像素邻域对最终图像中的像素状态的影响。这里有一个基础知识的相当描述，在这里。高斯模糊是一种卷积函数，它使用一个非常丑陋(你可能已经看过维基百科页面)的函数来计算卷积核以在图像上进行处理。你可以在维基百科页面中找到高斯核的示例。
所有这些数学的目的是产生一种柔和的模糊效果，类似于放置在观察者和图像之间的网格屏幕所产生的散射模式。你可以将高斯函数的“大小”（标准差）视为图像和屏幕之间距离的相关因素。
所有这些数学的目的是产生一种柔和的模糊效果，类似于放置在观察者和图像之间的网格屏幕所产生的散射模式。你可以将高斯函数的“大小”（标准差）视为图像和屏幕之间距离的相关因素。
- Sniggerfardimungus
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这是一个非常棒的工具，如果你不想自己计算（就像我一样）：
http://www.embege.com/gauss/
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由于链接似乎现在已经失效了，这里提供archive.org的链接：
http://web.archive.org/web/20150217075657/http://www.embege.com/gauss
- Tara
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1这个链接似乎已经失效了。 - hasser
1糟糕...好吧，我找到了一个替代方案。 - Tara
1另一个看起来目前可行的选择是：http://dev.theomader.com/gaussian-kernel-calculator/
它似乎生成了一个归一化的核。有趣的是，这个值与Tara的链接略有不同。 - Dmitriy
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