利用Opencv自带的cvFilter2D来对图像进行卷积计算，具体代码如下：
#include "stdio.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage *img=cvLoadImage("Lena.png");
IplImage *p=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
/*IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
参数说明：
size 图像宽、高.
depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：
IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型
IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型
IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型
IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型
IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型
IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数
IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数
channels：
每个元素（像素）通道号.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的，例如通常的彩色图像数据排列是：
b0 g0 r0 b1 g1 r1 ... 虽然通常 IPL 图象格式可以存贮非交叉存取的图像，并且一些OpenCV 也能处理他,
但是这个函数只能创建交叉存取图像*/
float k[9]={1,-2,1,2,-4,2,1,-2,1};
CvMat km=cvMat(3,3,CV_32FC1,k);
/*初始化矩阵的方法
double a[] = { 1, 2, 3, 4,
5, 6, 7, 8,
9, 10, 11, 12 };
CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
另一种方法:
CvMat Ma;
cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);
*/
cvFilter2D(img,p,&km,cvPoint(-1,-1));
/*
void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1)); #define cvConvolve2D cvFilter2D
src
输入图像.
dst
输出图像.
kernel
卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道，先用 cvSplit 函数分解图像到单个色彩通道上，然后单独处理。
anchor
核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。
函数 cvFilter2D 对图像进行线性滤波，支持 In-place 操作。当核运算部分超出输入图像时，函数从最近邻的图像内部象素差值得到边界外面的象素值。
*/
cvNamedWindow("ImageShow",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage("ImageShow",p);
cvWaitKey(0);
printf("Hello World!\n");
return 0;
}
实验结果如下：
