知识零碎：

QT的两种编译模式                                                                                                                               1.debug  调试模式                                                                                                                             2.release  发布模式   OpenCV在此模式下运行

图像是由像素点组成的；

常见图像中的像素点有4种组成方式

(单通道) 位图：                                                                                                                                                对应位的比特只有存在和不存在，亮和暗 两种状态，用01表示      像素深度为1bit

（单通道）灰度图：                                                                                                                                          把亮和暗划分为256个梯度，用一个字节（8bit）表示                   像素深度为8bit
（黑白图像都属于灰度图）                                                                                                                                               

（三通道）RGB图像：                                                                                                                                         3个字节，888                                                                             像素深度为24bit  

（四通道）RGBA图像：                                                                                                                                           A：透明度     显示背景色     0 不透明  255 全透明                  像素深度为32bit

像素的深度 ：                                                                                                                                                      用于表达一个像素所需的比特数 

图像二值化                                                                                                                                        将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。      图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓

二值化处理

1.先设立阈值，例如127，小于127为白 =0 大于127 为黑 =255

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Mat 是最基本的容器类

Mat的构造函数 Mat mat(10, 10, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));

三通道时Mat是按照BGR组合的

Mat 其实是一个模板，可以存放不同图像的组成方式

5,6，CV_8UC3

5行 6列  8:每个像素点占8个比特  U:无符号数据  3：每个像素点占用三个通道

BGR 888

256*256*256

人脸检测时，将 RGB图像转化为灰度图像    变为单通道的256 ，减少运算量和cpu的损耗

图像处理的本质：                                                                                                                                                           矩阵运算，是一个二维数组

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------                                                          对比度调节

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1. 用cvtColor(origion, gray,COLOR_BGR2GRAY  );函数转灰度或其他图像
2. Mat roi = origion(Rect(10 ,10, 100, 100)); 重载函数调用运算符，获得图像的局部区域
3. Resize  缩放图像
4. Flip 翻转图像、

滤波

Blur 中值滤波（模糊算法）

某一点的像素=   周边一圈的像素和的平均值

拿2 举例  周围一圈/9  从而达到模糊的效果

锚点：卷积和的中心

高斯滤波Gaussianblur

Erode  腐蚀（消噪点）                                                                                                                      通常是针对二值图像的， threshold用于转换二值图像(源图必须是灰度图)                                 

cvtColor(mat, dest, COLOR_BGR2GRAY)                                                                           threshold(dest, dest, 127, 255, THRESH_BINARY);                                                                                                                                                                                                                                    腐蚀时：                                                                                                                                                            以卷积核中心点为中心，遍历整个二维数组，卷积核内所有像素都为1时，该点为1，有一个点为0时，该点为0

erode(dest, dest, Mat());                                                                                                                     Mat()卷积核 默认3X3

Dilate  膨胀

Rectangle 绘制矩形

Circle   绘制圆形

Ellipse   绘制椭圆