影象線性變換

Mat src,dst;
src.convertTo(dst,0,alpha,beta);

函式原型：
void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )
rtype：變換型別，不知道有幾個待選引數
變換公式：dst=src*alpha+beta
alpha改變對比度，beta改變亮度

影象濾波

平滑濾波處理，也叫模糊處理
opencv提供5個常用影象平滑處理操作方法

• 方框濾波——BoxBlur函式
• 均值濾波（鄰域平均濾波）——Blur函式
• 高斯濾波——GaussianBlur函式
• 中值濾波——medianBlur函式
• 雙邊濾波——bilateralFilter函式

方框濾波

CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                             Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                             bool normalize = true,
                             int borderType = BORDER_DEFAULT );
第一個引數：原影象
第二個引數：輸出影象
第三個引數：輸出影象深度，-1
 
代表原圖深度
第四個引數：核心大小，用Size(w,h)表示，w為畫素寬度，h為像高度
第五個引數：Point型別的anchor，表示錨點（即被平滑的那個點）。預設值是核的中心為錨點
第六個引數：預設值true，表示核心是否被其區域歸一化了
第七個引數，int型別的borderType，用於推斷影象外部畫素的某種邊界模式，有預設值BORDER_DEFAULT

方框濾波器所用核心為：
K=a⎡⎣⎢111111111⎤⎦⎥
a={1ksize.width∗ksize.heightnormalize=true1normalize=false

均值濾波

CV_EXPORTS_W void
 
 blur( InputArray src, OutputArray dst,
                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                        int borderType = BORDER_DEFAULT );
第一個引數：輸入影象
第二個引數：輸出影象
第三個引數：核心大小
第四個引數：錨點，平滑點
第五個引數：邊界型別，同上

均值濾波核心：
K=1ksize.width∗ksize.height⎡⎣⎢111111111⎤⎦⎥
缺陷：不能很好的保護影象細節，去除噪聲的同時也破壞了影象的細節部分。

高斯濾波

CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
                                double sigmaX, double sigmaY = 0,
                                int borderType = BORDER_DEFAULT );
第一個引數：輸入影象
第二個引數：輸出影象
第三個引數:核心大小
第四個引數：高斯核函式X方向的標準偏差
第五個引數：高斯核函式Y方向的標準偏差
第六個引數：邊界型別，通常取預設值

從數學角度看，高斯模糊過程就是影象與正態分佈做卷積。

中值濾波

CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
相對簡單，不解釋

雙邊濾波

它是結合影象的空間林精度和畫素值相似度的一種折中處理，同時考慮空域資訊和灰度相似性，達到保邊去噪的目的，具有簡單，非迭代，區域性的特點。

CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
第一個引數：輸入影象
第二個引數：輸出影象
第三個引數：表示在過濾過程中每個畫素領域的直徑。如果這個引數設為非正數，那麼他會用第五個引數sigmaSpace來計算出它
第四個引數：顏色空間濾波器的sigma值。這個引數的值越大，表明該畫素鄰域內有越寬廣的顏色會被混合到一起，產生較大半徑顏色相等區域
第五個引數：座標空間中濾波器的sigma值，座標空間的標註方差，它的數值越大，意味著越遠的畫素會相互影響，從而使更大的區域中足夠相似的顏色獲取相同的顏色。
第六個引數：常用預設值

銳化空間濾波

銳化的作用是加強影象的邊緣和輪廓，通常也成為高通濾波器
模板一般為中心為正，外圍為負值。
使用filter2D函式來對影象濾波，使用不同的kernel，會得到不同的效果。

CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                            InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),
                            double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
第一個引數：輸入影象
第二個引數：輸出影象
第三個引數：輸出影象深度
第四個引數：使用的核心，型別為Mat
第五個引數：錨點，預設是核的中心點
第六個引數：邊界型別，預設值。
使用注意事項：
（1）卷積核不能大於11*11
（2）卷積核的型別需是有符號的，卷積核的型別通常設為CV_32F，輸出影象深度也設為CV_32F，之後再把影象轉回CV_8UC。
卷積核構造
Mat kernel(3,3,CV_32F,Scalar(-1));
kernel.at<float>(1,1)=8;
這樣就構造了一個拉普拉斯運算元