我一直在将 Gabor 内核用于计算机视觉项目，但是，当我使用旧的 cv.Filter2D 函数过滤内核时，我得到了奇怪的结果。输入是一个 numpy 数组，因为我更喜欢使用更新、更简洁的代码，并且我通过 cv.fromarray() 方法将 numpy 数组更改为 cvmat。内核仅在整个过程中被视为 cvmat。
但是，当我使用 cv2.filter2D 运行相同的程序并使用 numpy 数组 src 图像作为输入，并更改我的内核生成代码以给我一个作为 numpy 数组的内核时，我得到的只是我预期的与结果匹配的结果我开始使用 C++ 函数。
谁能向我解释为什么 2 个过滤器功能有这种差异？