Средний фильтр OpenCV дает отличную выходную информацию, чем средний фильтр Matlab

Question

Следующий код OpenCV написан для диагностики, чтобы сравнить среднюю реализацию фильтра в Matlab и OpenCV.Код OpenCV

Mat P(Size(5,5),CV_64FC1,Scalar(0));

for(int i = 0; i < 5; i++)
{
    for (int j = 0; j < 5 ; j++)
        P.at<double>(i,j) = i;
}


cout<<"Original Matrix is :"<<endl;
cout<<P<<endl;

Mat averageFilter(2,2,CV_64FC1,Scalar(0)),U;
averageFilter = cv::Scalar::all(1.0/(2*2));


filter2D(P, U, -1 , averageFilter, Point( -1, -1 ), 0, BORDER_REPLICATE );
cout<<"Filtered Matrix is :"<<endl;
cout<<U<<endl;  

Выход

Original Matrix is :
[0, 0, 0, 0, 0;
  1, 1, 1, 1, 1;
  2, 2, 2, 2, 2;
  3, 3, 3, 3, 3;
  4, 4, 4, 4, 4]
Filtered Matrix is :
[0, 0, 0, 0, 0;
  0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5;
  1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5;
  2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5;
  3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5]

Код Matlab для повторения той же операции:

ma = [0 0 0 0 0;1 1 1 1 1;2 2 2 2 2;3 3 3 3 3;4 4 4 4 4];
MEANF = fspecial('average',[2 2]);
U = imfilter(ma, MEANF, 'replicate');

Выход

U =

    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000
    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000
    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000
    4.0000    4.0000    4.0000    4.0000    4.0000

В чем причина расхождения между двумя выходами?

Answer 1

Разница, которую вы видите, связана с различным выбором места расположения в пределах фильтра четного размера.Для ядер нечетного размера программное обеспечение имеет тенденцию быть согласованным и выбирает средний пиксель в качестве исходного.Но для ядер четного размера есть два варианта, которые имеют одинаковый смысл.

Я могу повторить вывод OpenCV в MATLAB, изменив источник фильтра:

ma = repmat((0:4).',1,5);
filt = zeros(3);
filt(2:3,2:3) = 1/4;
U = imfilter(ma,filt,'replicate')
filt = rot90(filt,2);
V = imfilter(ma,filt,'replicate')

Это дает мнеU как у вас:

U =
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000
    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000
    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000
    4.0000    4.0000    4.0000    4.0000    4.0000

И V - это то, что вы видели в OpenCV:

V =
         0         0         0         0         0
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000    1.5000
    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000    2.5000
    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000    3.5000

Более поучительно создание входных данных со всеми нулями, кромеодно значение посередине:

ma = zeros(5);
ma(3,3) = 1;
filt = zeros(3);
filt(2:3,2:3) = 1/4;
U = imfilter(ma,filt,'replicate')
filt = rot90(filt,2);
V = imfilter(ma,filt,'replicate')

Теперь я вижу:

U =
         0         0         0         0         0
         0    0.2500    0.2500         0         0
         0    0.2500    0.2500         0         0
         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0

V =
         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0
         0         0    0.2500    0.2500         0
         0         0    0.2500    0.2500         0
         0         0         0         0         0

Здесь ясно, что ядро ​​было смещено на один пиксель.Опять же, с fspecial('average',[2 2]) вы получите результат U, и если вы скопируете его в OpenCV, вы увидите вывод типа V.