OpenCV 學習筆記（六）：Mask Operation 與 filter2D 函數詳解

什麼是 Mask Operation？

在影像處理中，所謂的 Mask Operation（遮罩運算） 實質上就是濾波。它透過一個小型矩陣（稱為 Kernel 或 Mask）在影像上滑動，對每個像素及其鄰域進行加權運算，以實現銳化、模糊、邊緣檢測等效果。

第一步：建立 Mask（卷積核）

以一個 3×3 的銳化核為例：

Mat kern = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, 
                                  -1, 5, -1, 
                                   0, -1, 0);

Mat_ 是 OpenCV 的模板類別，用於快速建立矩陣。上述程式碼建立了一個 3×3 的有號字元矩陣（數值範圍 -128~127），中心權重為 5，四周為 -1，這是一個典型的拉普拉斯銳化核。

第二步：呼叫 filter2D 進行濾波

函數原型如下：

void filter2D(InputArray src,      // 輸入影像
              OutputArray dst,     // 輸出影像
              int ddepth,          // 輸出影像深度，通常用 src.depth()
              InputArray kernel,   // 卷積核（第一步建立的 Mask）
              Point anchor=Point(-1,-1), // 錨點，預設為核心中心
              double delta=0,      // 運算後額外加上的值
              int borderType=BORDER_DEFAULT); // 邊界處理模式

實際呼叫範例：

filter2D(I, K, I.depth(), kern);

官方範例程式碼解析

OpenCV 2.0 附帶的範例展示了手寫銳化函數與 filter2D 的效能比較：

• Sharpen()：手寫雙重迴圈實現銳化，逐像素存取，速度較慢。
• filter2D()：呼叫優化過的底層實現，速度顯著更快。

範例中使用 getTickCount() 計時，直觀展示了內建函數的效能優勢。實際開發中，優先使用內建函數，除非有極特殊的自定義需求。

重點總結

1. Mask 即卷積核，決定濾波效果（銳化、模糊、邊緣檢測等）。
2. Mat_ 方便快速建構小型矩陣。
3. filter2D 是 OpenCV 提供的通用 2D 濾波函數，效能優於手寫迴圈。
4. 錨點預設為核心中心（-1,-1），邊界處理預設為 BORDER_DEFAULT（反射法）。