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1 opencv 坐标原点是左上角 x向右延伸 y向下延伸

图像的坐标原点位于左上角，x 轴向右延伸，y 轴向下延伸。这种坐标系与大多数计算机图像处理库（如 PIL、MATLAB 等）一致

例如 给定像素坐标(x,y)  则周围点表示为:

左上方的像素: (x-1, y-1)
上方的像素: (x, y-1)
右上方的像素: (x+1, y-1)
左侧的像素: (x-1, y)
右侧的像素: (x+1, y)
左下方的像素: (x-1, y+1)
下方的像素: (x, y+1)
右下方的像素: (x+1, y+1)

2 对于卷积核操作 中间写8 那就是中间像素值*8 周围的写-1 周围像素*(-1) 最终加到一起计算出新的像素 赋给卷积后的点

例如 给定一个卷积核（通常称为滤波器），如下所示：

-1 -1 -1
-1  8 -1
-1 -1 -1

这个卷积核表示的操作是：将中心像素值乘以 8，然后减去它周围的每个像素值。具体步骤如下：

1. 将中心像素的值乘以 8。
2. 将周围八个像素的值分别乘以 -1。
3. 将上述所有值相加，得到新的像素值。

合成后新公式就是:

O(x,y)=8*I(x,y)−I(x−1,y−1)−I(x−1,y)−I(x−1,y+1)−I(x,y−1)−I(x,y+1)−I(x+1,y−1)−I(x+1,y)−I(x+1,y+1) 

 3 对于边缘处理情况 可以用0填充 可以用边缘像素填充 可以用另一侧边缘像素填充 都是预定义宏

BORDER_CONSTANT BORDER_REFLECT BORDER_REPLICATE BORDER_WRAP

 例如(cpp):

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 创建一个示例图像（3x3矩阵）
    Mat image = (Mat_<uchar>(3, 3) << 1, 2, 3, 
                                       4, 5, 6, 
                                       7, 8, 9);

    // 定义卷积核（边缘检测或锐化）
    Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << -1, -1, -1, 
                                        -1,  8, -1, 
                                        -1, -1, -1);

    // 创建用于存储结果的图像
    Mat result;

    // 使用不同的边缘填充方法进行卷积操作

    // 1. 零填充（BORDER_CONSTANT）
    filter2D(image, result, -1, kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_CONSTANT);
    
    cout << result << endl << endl;

    // 2. 镜像填充（BORDER_REFLECT）
    filter2D(image, result, -1, kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_REFLECT);
    
    cout << result << endl << endl;

    // 3. 重复边缘像素填充（BORDER_REPLICATE）
    filter2D(image, result, -1, kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_REPLICATE);
   
    cout << result << endl << endl;

    // 4. 环绕填充（BORDER_WRAP）
    filter2D(image, result, -1, kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_WRAP);
   
    cout << result << endl << endl;

    return 0;
}