OpenCV滤波

图像通道在Android中默认是ARGB，在OpenCV中是BGRA。

1. RGB转灰度值公式：R*0.299+G*0.587+B*0.114
2. split函数：分割图像通道
3. merge函数：合并图像通道
4. saturate_cast(321)：在操作图像像素的时候，可能会造成像素溢出，此函数可防止内存溢出。
5. cvtColor：图像通道转换。

3种线性滤波

1. 方框滤波：

/**
 * src:输入图像
 * dst:输出图像
 * ddepth:图像深度（存储每个像素的位数，一般情况使用-1）-1表示使用源图的深度。
 * ksize:核心矩阵
 * anchor:锚点
 * normalize:归一化
 * borderType:边界模式
 */
boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                             Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                             bool normalize = true,
                             int borderType = BORDER_DEFAULT )

2. 均值滤波:归一化之后的方框滤波。

blur( InputArray src, OutputArray dst,
                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                        int borderType = BORDER_DEFAULT )

3. 高斯滤波:

/**
 * ksize:正数奇数
 * sigmaX:高斯函数在x方向的偏差
 * sigmaY:高斯函数在y方向的偏差，默认值为0。
 */
GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
                                double sigmaX, double sigmaY = 0,
                                int borderType = BORDER_DEFAULT );

2种非线性滤波

1. 中值滤波:

/**
 * ksize:大于1的奇数。
 */
medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize )

2. 双边滤波:

bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                   int borderType = BORDER_DEFAULT )

3. 形态学滤波

最基础的两种形态学操作:

1. 膨胀：求局部最大值（亮的地方越来越大）。

/**
 * shape:图形  MorphShapes::MORPH_RECT 矩形
 *            MorphShapes::MORPH_CROSS 交叉形
 *            MorphShapes::MORPH_ELLIPSE 椭圆形
 * ksize:大小
 * anchor:锚点
 */
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1))

/**
 * src:源图像
 * dst:生成图像
 * kernel:核心区域，通过getStructuringElement获取。
 * anchor:锚点
 * iterations:迭代使用dilate函数的次数。
 * borderType:默认
 * borderValue:默认
 */
dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                          Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                          int borderType = BORDER_CONSTANT,
                          const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )

2. 腐蚀：求局部最小值（暗的地方越来越大）。

/**
 * 参数同上。
 */
erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                         Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
                         const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )

形态学操作

3. 开运算：（先腐蚀后膨胀）消除小物体，纤细点上分离物体。平滑较大物体边缘，操作时不明显改变物体面积。
4. 闭运算：（先膨胀后腐蚀）消除小型黑洞。

5. 形态学梯度：（膨胀图-腐蚀图）保留物体的边缘轮廓。
6. 顶帽：（源图-开运算）做背景提取，（有大背景获取微小物体有规律的时候。）
7. 黑帽：（闭运算-源图）可以得到轮廓图。

/**
 * 形态学函数
 * op:形态类型操作符。MorphTypes::MORPH_OPEN(开运算操作符)  
 *                             MORPH_CLOSE(闭运算操作符)
 *                             MORPH_GRADIENT(形态学梯度操作符)
 *                             MORPH_TOPHAT(顶帽操作符)
 *                             MORPH_BLACKHAT(黑帽操作符)
 *                             MORPH_ERODE(腐蚀操作符)
 *                             MORPH_DILATE(膨胀操作符)
 * kernel:同1中kernel。
 * anchor:锚点
 * iterations:迭代运算次数
 * borderType:
 * borderValue:
 */
morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
                                int op, InputArray kernel,
                                Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                                int borderType = BORDER_CONSTANT,
                                const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )