函数原型：均
dst=cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]])
| 参数 | 描述 |
| src | 原图像 |
| dst | 目标图像，与原图像尺寸和通过数相同 |
| ddepth | 目标图像的所需深度 |
| kernel | 卷积核（或相当于相关核），单通道浮点矩阵;如果要将不同的内核应用于不同的通道，请使用拆分将图像拆分为单独的颜色平面，然后单独处理它们。 |
| anchor | 内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。 |
| detal | 在将它们存储在dst中之前，将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置。 |
| borderType | 像素外推法，参见BorderTypes |
改函数实际计算的是相关性，而不是卷积
在内核足够大（~11×11或者更大）的时候，该函数使用DFT算法，对于小内核则直接计算。
也可见,anchor相当于坐标轴平移。
其中ddepth表示目标图像的所需深度，它包含有关图像中存储的数据类型的信息，可以是unsigned char（CV_8U），signed char（CV_8S），unsigned short（CV_16U）等等…
| Input depth (src.depth()) | Output depth (ddepth) |
|---|---|
| CV_8U | -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F |
| CV_16U/CV_16S | -1/CV_32F/CV_64F |
| CV_32F | -1/CV_32F/CV_64F |
| CV_64F | -1/CV_64F |
Note：当ddepth=-1时，表示输出图像与原图像有相同的深度。