Mask operations 翻译为中文应该是掩模操作，具体操作步骤就是根据一个操作矩阵(又名kernel)处理图片中的每一个像素点，操作矩阵会根据当前像素点的周围像素来调整当前像素值。

1.示例

以一个增强图片对比度的示例来说明Mask operations。增强对比度的公式如下：

公式左右两边都能实现同样的操作，但是右边矩阵形式看起来更加好看些。

2.测试代码

本文分别使用两种方法实现上述公式：

2.1 实现公式左边

void Sharp(const Mat& Src,Mat& Dst){    //只能处理8位图片    CV_Assert(Src.depth() == CV_8U);    Dst.create(Src.size(),Src.type());    const int nChannel = Src.channels();    //遍历行    for (int j = 1; j < Src.rows - 1; j++)    {        //前一行 当前行 以及下一行的指针        const uchar* pre = Src.ptr
      
       (j - 1);        const uchar* cur = Src.ptr
       
        (j);        const uchar* next = Src.ptr
        
         (j + 1);        //获取结果图像所在行的指针        uchar* output = Dst.ptr
         
          (j);        for (int i = nChannel; i < nChannel*(Src.cols - 1); i++)        {            //使用公式计算后将值保存到输出矩阵中            *output++ = saturate_cast
          
           (5*cur[i]             - cur[i-nChannel] - cur[i+nChannel] - pre[i] - next[i]);        }    }    Dst.row(0).setTo(Scalar(0));    Dst.row(Dst.rows - 1).setTo(Scalar(0));    Dst.col(0).setTo(Scalar(0));    Dst.col(Dst.cols - 1).setTo(Scalar(0));}
          
         
        
       
      

2.2 OpenCV 自带函数filter2D

void OpenCV_Sharp(const Mat& Src,Mat& Dst){    //初始化"内核"矩阵    Mat Kern = (Mat_
      
       (3,3)<<                0,-1,0,                -1,5,-1,                0,-1,0);    filter2D(Src,Dst,Src.depth(),Kern);}
      

3.结果对比

使用Lena图片对两个函数进行测试：

测试结果如下：

原图：

公式实现结果：

OpenCV操作结果

4.结束