滤波【线性；非线性】 - [含义：不能损坏图像的轮廓以边缘等重要信息；使图像清晰视觉效果好]
测试原始矩阵.png
平滑滤波： 功能：一类是模糊；另一类是消除噪音
平滑分两种:
·线性滤波 ：高斯噪音处理比较好，噪音的值不是很大【如果处理散粒噪音只是让它变得柔和】
·非线性滤波 ：散粒噪音处理比较好，噪音值很大，很孤立
- 方框滤波：BoxBlur
方框滤波非归一化.png
前后对比.png
结论：像素点变大，意味着图像模糊了
- 均值滤波：Blur
其实是方框滤波的归一化处理【归一化例子：归一化为20x80像素的图像，即经切割后的特征块图像若尺寸不为20x80像素，就把它们统一归一化为 20x80像素】
均值.png
前后对比.png
缺点演示.png
结论：模糊效果比较好，原理是局部求均值起到模糊。缺点：如果局部有高频噪音，就会对局部像素影响较大；如上带雪花的图像
- 高斯滤波：GaussianBlur
和前两种算法的区别；通过一个掩膜mask遍历图像中每个像素进行卷积然后替代它
高斯.png
前后对比.png
结论：相对于前两中平滑，高斯平滑更能保留细节，处理后的像素值更加接近原像素
- 中值滤波：medianBlur
含义：用领域的中值取替代遍历到的像素
中值.png
前后效果.png
结论：避开了大量的散粒噪音
- 双边滤波：bilateralFilter
/*
参三：像素领域的直径
参四：在像素领域中，这个值越大混合的颜色就越宽广
参五：数值越大意味着越远的像素会互相影响
*/
bilateralFilter(srcImg, g_sourceImg, 20, 70, 10);
左上是原图-右上是中值滤波-下图是双边滤波.png
结论：双边滤波在去除散粒噪音的同时还能保留边缘细节信息。而这个时候我们的中值滤波的效果则还带模糊。
形态学滤波【平滑作用;且不改变面积】 腐蚀-erode；膨胀-dilate；开闭运算；顶帽；黑帽；形态学梯度
含义介绍
- 腐蚀：突出图像暗的区域；侵蚀亮的区域
- 膨胀：突出图像亮的区域；侵蚀暗的区域
- 开运算：先腐蚀后膨胀；将原图小型亮处的部分排除
- 闭运算：先膨胀后腐蚀；将原图小型暗处部分排除
- 顶帽：原图像矩阵减去开运算，得到轮廓边缘更亮细节
- 黑帽：闭运算减去原图像矩阵，得到轮廓边缘更暗细节（为什么不是闭-原；因为越暗的像素值越小，越亮的像素值越大）
- 形态学梯度：膨胀图减去腐蚀图的差：突出边缘轮廓
- 形态学滤波使用
morphologyEx函数,传入不同的枚举值来执行以上6种算法
- 形态学滤波使用
/** morphologyEx 枚举值
-MORPH_ERODE 腐蚀
-MORPH_DILATE 膨胀
-MORPH_OPEN 开运算
-MORPH_CLOSE 闭运算
-MORPH_GRADIENT 形态学梯度
-MORPH_TOPHAT 顶帽
-MORPH_BLACKHAT 黑帽
*/
int w_h = 3;//传进来的数 先转成int整型变量
/**
参二：内核尺寸
参三：锚点 默认是 （-1，-1），为中心
*/
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, cv::Size(w_h * 2 +1,w_h *2 +1),cv::Point(w_h,w_h));
morphologyEx(g_sourceImg, dstImg, type, element);
腐蚀-膨胀-闭运算-开运算-顶帽-黑帽-形态学梯度 效果.png
漫水填充floodFill 含义：用特定的颜色填充连通区域，效果和photoshop魔术棒类似；用处：用来标记或分离图像的一部分；用来制作掩膜
注意：漫水填充设置的g_maskImage必须是比原图的size大出2,也只能是2，cv::size（g_sourceImg.rows + 2, g_sourceImg.cols + 2）
//g_maskImage 掩膜
g_maskImage.create(g_sourceImg.rows + 2, g_sourceImg.cols + 2, CV_8UC1);
g_maskImage = Scalar::all(0);
cv::Rect ccomp;//定义重绘制区域的最小边界矩形区域
//阈值处理
threshold(g_maskImage, g_maskImage, 1, 128, THRESH_BINARY);
/*漫水填充
参二：掩膜
参三：seek选择点，也就是鼠标点击触碰要填充的点
参四：newVal 填充的颜色
参五：cv::Rect**类型 ，重绘区域的最小边界矩形
参六：和观察点颜色负差最大值
参七：和观察点颜色正差最大值
*/
floodFill(dst, g_maskImage, seed, newVal,&ccomp,Scalar(LowDifference,LowDifference,LowDifference),Scalar(UpDifference,UpDifference,UpDifference));
漫水填充效果
图像金字塔reSize 含义：对图像大小进行调整
- 两种大小变换方式
resize(g_sourceImg, g_dstImg, cv::Size(),size.width,size.height,INTER_LINEAR); // 按照比例缩放
resize(g_sourceImg, g_dstImg, g_dstImg.size(),INTER_LINEAR);//按照固定cv::size缩放
阈值化：threshold 概念:THRESH_BINARY模式 设定阈值大于遍历的像素时设置255，小于阈值设置为0；用处：常常作为掩膜
注意：输入的原图需要是单通道，深度为8或32位
