OpenCV学习笔记（六） 滤波器 形态学操作（腐蚀、膨胀等）
转自： OpenCV 教程 另附： 计算机视觉：算法与应用 (2012)， Learning OpenCV (2009) 平滑图像： 滤波器 平滑 也称 模糊 , 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。 平滑处理的用途有很多， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。 平滑处理时需要用到一个 滤波器 。最常用的滤波器是 线性 滤波器。 不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过图像。 归一化滤波器 (Normalized Box Filter) 最简单的滤波器， 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等)。 blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) ); src : 输入图像 dst : 输出图像 Size( w,h ) : 定义内核大小( w 像素宽度， h 像素高度) Point(-1, -1) : 指定锚点位置(被平滑点)， 如果是负值，取核的中心为锚点。 高斯滤波器 (Gaussian Filter) 最有用的滤波器 (尽管不是最快的)。 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。 GaussianBlur( src, dst, Size( i, i ), 0, 0 ); src :