我试图实现guassians(DoG)的差异,用于边缘检测的特定情况.正如算法的名称所暗示的那样,它实际上非常简单:
Mat g1, g2, result;
Mat img = imread("test.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
GaussianBlur(img, g1, Size(1,1), 0);
GaussianBlur(img, g2, Size(3,3), 0);
result = g1 - g2;
但是,我觉得这可以更有效地完成.是否可以通过较少的数据传递来完成？
这里的问题让我了解了可分离的过滤器,但是我太过于理解如何在这种情况下应用它们的图像处理新手.
谁能给我一些关于如何优化这一点的指示？