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python-3.x - cv2.filter2D：如果内核大小太大，则没有结果

问题描述

我正在尝试学习如何使用 OpenCV，并遵循基本教程。测试简单的 cv2.filter2D，我遇到了一个问题……如果内核大小高于某个数字，程序将不会产生任何输出。

所以，我正在写类似的东西：

img = cv2.imread('images/img.jpg')

kernel = np.ones((n,n),np.float32)/n**2
smoothed = cv2.filter2D(img,-1,kernel)

cv2.imshow('orig', img)
cv2.imshow('smoothed', smoothed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

问题是，对于 n>11，没有产生平滑的图像（我试图保存或显示它，但我没有得到任何结果）。尝试了不同大小的各种图像，但总是得到相同的结果。我在这里做错了什么？谢谢！

编辑：好的，简短的更新。
该脚本正常工作，并在我从终端执行它时产生模糊图像（我使用的是带有 OpenCv 4.1.0 的 Ubuntu 18.04）。问题是当我尝试在 Pycharm 中执行它时，在这种情况下它会抛出错误“进程以退出代码 139 完成（被信号 11 中断：SIGSEGV）”，这应该表明某种......分段问题，如据我了解？抱歉最初的含糊不清，我有点着急，没有注意到 Pycharm 消息！

编辑：新更新。
听起来很疯狂，我尝试从终端和 Pycharm 运行脚本，但现在它们中的任何一个都不起作用！老实说，我不知道这是怎么可能的，据我所知，我没有改变任何重要的东西！无论如何，如果它仍然有用，从终端运行时 sys.path 是：

['/home/lews/PycharmProjects/opencv/00_basics',
'/home/lews/PycharmProjects/tf_models/research',
'/home/lews/PycharmProjects/tf_models/research/slim',
'/home/lews/PycharmProjects/opencv/00_basics',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python37.zip',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/lib-dynload',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site-packages']

而来自 Pycharm 的是：

['/home/lews/PycharmProjects/opencv/00_basics',
'/snap/pycharm-professional/159/helpers/pydev',
'/home/lews/PycharmProjects/opencv',
'/snap/pycharm-professional/159/helpers/pycharm_display',
'/snap/pycharm-professional/159/helpers/third_party/thriftpy',
'/snap/pycharm-professional/159/helpers/pydev',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python37.zip',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/lib-dynload',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site-packages',
'/snap/pycharm-professional/159/helpers/pycharm_matplotlib_backend',
'/home/lews/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site-packages/IPython/extensions',
'/home/lews/PycharmProjects/opencv']

同样，它们都不起作用，在这两种情况下都不会产生模糊图像。从终端运行时，它返回错误：

Segmentation fault (core dumped)

正如我所说，在使用 Pycharm 时，我得到了

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

标签： python-3.xopencvfiltering

解决方案

大小为 n=11 的内核是巨大的，并且应用于图像的计算成本非常高。卷积的内核大小通常有上限，以避免处理时间过长。

根据文档：

如果内核足够大（~ 或更大），该函数使用基于 DFT 的算法，而11 x 11对于小内核，则使用直接算法（使用 createLinearFilter() 检索的引擎）。

这意味着它应该产生一些输出，尽管是通过 DFT 算法。也许 DFT 替代方案不支持 float32 像素类型？

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