#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{ 
	Mat image1, output_image;   //定义输入图像和输出图像
	image1 = imread("lena.png");  //读取图像；
	if (image1.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}
	output_image = Mat(image1.size(), image1.type());  //定义输出图像大小
	output_image = image1.clone();   //克隆原图像素值

	int rows = image1.rows;    //原图行数
	int stepx = image1.channels();   //原图通道数
	int cols = (image1.cols) * image1.channels();  //矩阵总列数，在BGR彩色图像中，每个像素的BGR通道按顺序排列，因此总列数=像素宽度*通道数

	for (int row =1 ; row < (rows - 1); row++)   //对行遍历
	{
		const uchar* previous = image1.ptr<uchar>(row - 1);  //原图上一行指针
		const uchar* current = image1.ptr<uchar>(row);       //原图当前行指针
		const uchar* next = image1.ptr<uchar>(row + 1);      //原图下一行指针
		uchar* output = output_image.ptr<uchar>(row);        //输出图像当前行指针

		for (int col = stepx; col < (cols- stepx); col++)  //对列遍历
		{
			output[col] = saturate_cast<uchar>(5*current[col] - (previous[col]+ current[col- stepx]+ current[col + stepx]+ next[col]));
			//saturate_cast<uchar>(a)，当a在0—255时输出a，当a小于0输出0，当a大于255输出255，保证a的值在0~255之间
		}
	}

	imshow("image1", image1);
	imshow("output_image", output_image);

	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{ 
	Mat image1, output_image;   //定义输入图像和输出图像
	image1 = imread("lena.png");  //读取图像；
	if (image1.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}
	Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);  
 /*
    内核值布局：
[ 0, -1,  0 ]
[-1,  5, -1 ]
[ 0, -1,  0 ]
这是一个常见的锐化滤波器，中心像素权重为5，上下左右相邻像素权重为-1，四角为0。通过突出中心像素与周围像素的差异，增强边缘对比度。
卷积核对应相乘再相加
*/
	filter2D(image1, output_image, image1.depth(), kernel);  //卷积
//image1.depth():指定输出图像的位深与输入一致（如CV_8U表示8位无符号整型）。
	imshow("image1", image1);
	imshow("output_image", output_image);
	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}