.卷积基本概念
卷积常用于实现图像模糊，这个也是很多初学OpenCV开发者遇到的第一个疑问，为什么进行卷积操作之后，图像会模糊？在解释与说明卷积之前，首先假设有时间序列I、行下有三个星号对应的是另外一个短的时间序列，当它从I上面滑过的时候就会通过简单的算术计算产生一个新的时间序列J，如图4-1所示。
图4-1
通常，我们将用来滑动的部分称为卷积算子（kernel）或者卷积操作数（operator），而将时间序列I/J称为输入/输出数据。两个采样间隔与采样率必须相同，这个就是信号学中关于卷积的一个最简单的定义描述。从数学角度来说，上述示例是一个最简单的一维离散卷积的例子，它的数学表达如下：
而常见的图像大多数都是二维的平面图像，所以对图像来说，完成卷积就需要卷积算子在图像的X方向与Y方向上滑动，下面计算每个滑动覆盖下的输出，如图4-2所示。
图4-2
其中，图4-2a称为卷积核/卷积操作数（F），图4-2b是F在图像数据（I）上从左向右、从上向下，在XY方向上滑动经过每个像素点，图4-2c是完成整个移动之后的输出。因此二维的图像卷积操作可以表示为：
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