Numpy sum负数求和异常 图像卷积边缘检测算子输出结果错误

核心原因：无符号整数类型溢出 #

你使用的图像数组默认为uint8（无符号8位整型）类型，取值范围固定为0~255，无法存储负值：

• 当边缘检测卷积计算得到负值时，会触发下溢出，系统会自动对256取模得到正值。你给出的最后三行第一个样本第二列输出183，对应计算逻辑为106*1 + 179*(-1) = -73，溢出后计算256 - 73 = 183，和你的输出完全匹配。
• 平滑滤波器核值总和为1，计算结果始终落在0~255的合法范围内，不会触发溢出，因此运行结果正常。

次要原因：滑动窗口索引逻辑缺陷 #

你的代码索引逻辑没有适配边界填充规则：

• 你采用cv2.BORDER_REFLECT_101做边界填充，但当前循环的索引逻辑仅适配原图像的非边界区域，滑动到右边界时无法正确读取填充区域的数值，会进一步导致边界位置计算错误。
• 当前窗口没有做中心对齐，会导致卷积结果位置和实际边缘位置存在偏移。

1. 卷积计算前先将图像数组转换为支持负值的数值类型，示例代码：

img_processed = img_processed.astype(np.int16)

所有计算完成后如果需要转回uint8格式，可以先做截断或归一化处理，避免溢出。
2. 调整滑动窗口索引逻辑，确保边界位置的窗口可以正确读取填充后的数组数值，同时将窗口中心和当前计算的像素位置对齐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luis Fernández