图像像素值变化较大 说梯度比较大
图像的模糊(图像的平滑) 去噪
缩小像素与像素的差异 椒盐噪点
模板卷积（均值滤波）、模版排序（中位数）
高斯滤波 中值滤波（对椒盐噪点效果好）
图像的锐化（增大像素与像素的差异，使边缘轮廓变清晰）
一阶梯度：一阶导数
二阶梯度：二阶导数 对一阶导数再次求导
image.png
边缘检测：
先平滑降噪，然后计算梯度，合并梯度：边缘强度图，锐化处理（将原始图像和边缘强度图结合，增强边缘和细节）
索贝尔一般是一阶导
边沿检测 深度不能为-1 要CV_64F 梯度为-1的能保留不会出问题
4邻域
0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
8邻域
-1 -1 -1
-1 8 -1
-1 -1 -1
canny
1、平滑处理
2、梯度计算 一般用的 索贝尔
3、NMS 非极大值抑制 只取到区域内的最大值 其他的抑制为0 减少伪边缘
4、双阈值过滤 比最小值还小的会被过滤掉 比最大值还大= 强边缘 在中间的弱边缘
黑色找白色轮廓 查找的目标变成白色
一个轮廓是个三维数组 shape =(n,1,2)
轮廓之间的层次关系
[Next,Previous,First_Child,Parent]
三维数组
-1表示没有
