滤波与平滑
详见 这篇文章
可以实现对图像的降噪处理、抹去小光斑等。
形态学操作
可以用来去除噪声、提取图像中的形状特征、填补区域或突出边界。
erode() - 腐蚀
作用：腐蚀操作会侵蚀图像中的前景对象，使其变小。常用于去除小的白噪声、断开物体间的连接等。
原理：腐蚀操作在一个卷积核（结构元素）下扫描图像，只有当卷积核完全覆盖前景时，中心像素才保留前景，否则变为背景。这使得前景物体的边界收缩。
调用：
erode(src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue)参数：
InputArray src: 输入图像（通常是二值图像）。OutputArray dst: 输出图像InputArray kernel: 结构元素，决定了腐蚀的形状与大小。Point anchor: 锚点，表示要处理的像素位于核的什么位置。默认为Point(-1,-1)表示中心。int iterations: 腐蚀的次数。默认为 1。int borderType: 用于外推图像外部像素的边界模式。默认值为 BORDER_DEFAULT。（不支持 BORDER_WRAP ）const Scalar & borderValue: 仅在borderType为BORDER_CONSTANT时使用，指定填充边界的具体常数值。
dilate() - 膨胀
- 作用：膨胀操作是腐蚀的逆操作，用于扩展前景对象，使其变大。它可以填补对象内部的小孔洞，连接断开的对象等。
- 实现原理：膨胀操作在卷积核下扫描图像，卷积核只要有一个元素覆盖前景像素，中心像素就会变为前景。这样前景物体的边界会向外扩展。
- 调用：
dilate(src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue) - 参数：同
erode()。
getStructuringElement() - 生成结构元素
作用：生成一个特定形状的结构元素，通常用于形态学操作。
调用：
getStructuringElement(shape, ksize, anchor)参数：
int shape: 形状。可取MORPH_RECT（矩形）、MORPH_CROSS（十字）、MORPH_ELLIPSE（椭圆）。Size kSize: 尺寸。Point anchor: 锚点，表示要处理的像素位于核的什么位置。默认为Point(-1,-1)表示中心。
morphologyEx() - 形态学扩展操作
morphologyEx(src, dst, operation, element);
element: 结构元素，决定了操作区域的形状与大小。
operation 有以下取值：
开运算（
MORPH_OPEN）：- 作用：先腐蚀再膨胀，常用于去除噪声。
- 实现原理：先应用腐蚀操作，消除细小噪点，然后再进行膨胀，恢复前景对象的原始大小。
闭运算（
MORPH_CLOSE）：- 作用：先膨胀再腐蚀，通常用于填补前景对象中的小孔洞或连接断开的区域。
- 实现原理：先应用膨胀操作，填充小孔洞，再进行腐蚀，恢复对象的原始大小。
形态学梯度（
MORPH_GRADIENT）作用：形态学梯度是膨胀与腐蚀之间的差异，用于提取图像的边缘。
实现原理：
- 计算方法是对图像进行膨胀操作，然后减去腐蚀操作的结果。
- 由于膨胀会扩展前景对象，腐蚀会缩小前景对象，二者之间的差异就形成了图像的边缘。
公式：
Morphological Gradient = dilate(src) - erode(src)应用：通常用于检测图像中的边缘特征，尤其在二值图像中比较常见。
顶帽操作(
MORPH_TOPHAT)作用：顶帽操作用于提取图像中比其周围区域更亮的部分，常用于背景较均匀的图像中提取亮的细节。
实现原理：
- 计算方法是原图像减去其开运算的结果。
- 开运算（先腐蚀后膨胀）通常会去除较小的前景细节，保留大体结构。顶帽操作通过减去开运算的结果，可以将被去除的那些细节提取出来。
公式：
Top Hat = src - open(src)应用：用于增强亮的细节，比如在背景较均匀的情况下提取文字或小亮点。
黑帽操作(
MORPH_BLACKHAT)- 作用：黑帽操作用于提取图像中比其周围区域更暗的部分，常用于背景较均匀的图像中提取暗的细节。
- 实现原理：
- 计算方法是闭运算的结果减去原图像。
- 闭运算（先膨胀后腐蚀）会填充前景中的小孔洞并连接断开的部分。黑帽操作通过从闭运算的结果中减去原图像，可以将原图像中被闭运算填充的暗区域提取出来。
- 公式：
Black Hat = close(src) - src - 应用：用于增强暗的细节，比如在背景较均匀的情况下提取阴影或暗点。