前言
在上一篇opencv-android-图像平滑处理文章中，简单介绍了几种图像平滑，也就是图像模糊的方法，使用了几个简单的滤波器，这都属于图像的滤波操作。
opencv针对图像的处理提供了imgproc模块，比如图像滤波、几何变换，特征识别等等，本文针对opencv的图像滤波做一个全面的分析。
滤波方法一览
opencv的图像滤波中主要有以下方法，用于对2D图像执行线性/非线性的滤波操作。
bilateralFilter：对图像使用双边滤波
blur：使用归一化块滤波器模糊图像
boxFilter：使用箱式滤波器模糊图像
buildPyramid：构建影像高斯金字塔
dilate：使用指定的 structuring element 膨胀图像
erode：使用指定的 structuring element 腐蚀图像
filter2D：使用 kernel 对图像进行卷积
GaussianBlur：使用高斯滤波器模糊图像
getDerivKernels：返回用于计算空间图像导数（spatial image derivatives）的滤波系数
getGaborKernel：返回 Gabor 滤波系数
getGaussianKernel：返回高斯滤波系数
getStructuringElement：返回指定大小和形状的形态学操作的structuring element
Laplacian：计算图像的拉普拉斯算子
medianBlur：使用中值滤波模糊图像
morphologyDefaultBorderValue：为图像膨胀和腐蚀返回“magic”边界值。可以为膨胀操作自动转换为 Scalar::all(-DBL_MAX)。
morphologyEx：执行增强的形态学变换
pyrDown：模糊图像并向下采样
pyrMeanShiftFiltering：执行图像meanshift分割的初始步骤
pyrUp：向上采样，然后模糊图像
Scharr：使用 Scharr 算子计算图像的 X-或者Y-的一阶导数
sepFilter2D：对图像应用可分离的线性滤波器。
Sobel：使用Sobel算子计算图像的一阶、二阶、三阶、混合导数
spatialGradient：使用Sobel算子计算图像X和Y的一阶连续偏导
sqrBoxFilter：计算与滤波器重叠的像素值的归一化平方和
对上述方法根据功能做简单的分类。
图像模糊相关：blur、bilateralFilter、boxFilter、GaussianBlur、medianBlur、sqrBoxFilter。
形态学运算相关：dilate、erode、morphologyDefaultBorderValue、morphologyEx
图像金字塔相关：buildPyramid、pyrDown、pyrUp、pyrMeanShiftFiltering
卷积相关：filter2D、sepFilter2D
核/结构元素相关：getDerivKernels、getGaborKernel、getGaussianKernel、getStructuringElement
算子：Laplacian
导数：Scharr、Sobel、spatialGradient
源图像（一般为矩形）中每个位置（x,y）的像素的邻域像素都会被用来计算其结果像素值。使用线性滤波器时，结果像素值时邻域像素的加权和；使用形态学操作时，结果像素值时邻域像素的最大值或者最小值。计算的结果存储在输出图像相应的位置（x,y），输出图像和源图像的大小相同，而且下面这些方法都支持多通道数组，每个通道都会独立处理，所以输出图像和源图像具有相同的通道数。
另外，与简单的算术方法不同，上述方法需要外推一些不存在的像素的值。例如使用高斯3X3滤波器平滑图像，每一行最左侧的像素计算时需要用到左侧的像素值，但是其左侧没有像素了，所以可以另不存在的像素都是零，或者让其与最左侧的像素相同，opencv可以指定外推方法。
方法详解
bilateralFilter
方法声明：
c++
void cv::bilateralFilter ( InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void bilateralFilter(Mat src, Mat dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace)
{
bilateralFilter_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, d, sigmaColor, sigmaSpace);
return;
}
private static native void bilateralFilter_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType);
private static native void bilateralFilter_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace);给图像应用双边滤波，可以在保留边界的同时很好的减少噪声，但是执行速度比其他滤波器要慢。
该过滤器不是原地工作的。
Sigma 值：简单的话，可以将两个sigma值设为相同。当值比较小（<10）时，看起来没什么效果；当比较大（>150）时，效果比较强，图像看起来像动画片。
Filter size（d）：比较大（d>5）时，计算比较慢。所以在实时应用场景下，推荐使用d=5；在离线应用强力过滤噪声时可以将d=9 。
src：数据类型为 8-bit 或者 floating-point 的 1-channel（1通道）或者3-channel（3通道）的源图像。
dst：和源图像具有相同大小和类型的目标图像。
d：滤波时像素邻域的直径，非正值，由 sigmaSpace 计算得出。
sigmaColor：颜色空间的滤波 sigma。参数值越大，意味着像素邻域中相距越远的颜色也会融入进来，从而产生更大的半等颜色。
sigmaSpace：坐标空间的滤波 sigma。参数值越大，表示更远的像素之间，只要颜色足够接近（参看sigmaColor），也会彼此影响。当 d=0时，表示邻域的大小忽略sigmaSpace，否则d与sigmaSpace成正比。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
blur
方法声明：
c++
void cv::blur ( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void blur(Mat src, Mat dst, Size ksize)
{
blur_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize.width, ksize.height);
return;
}
private static native void blur_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y, int borderType);
private static native void blur_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void blur_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height);使用归一化块滤波器模糊图像，方法平滑图像使用的kernel如下：
image
调用方法blur(src, dst, ksize, anchor, borderType)等价于调用方法boxFilter(src, dst, src.type(), anchor, true, borderType)
src：输入图像，可以有任意数量的通道，各通道会被独立的处理，但是 depth 要求为 CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F，CV_64F。
dest：输出图像，和输入图像有一样的大小和类型。
ksize：模糊核（kernel）大小。
anchor：锚点，默认是Point（-1，-1），表示锚点位于核的中心。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
boxFilter
方法声明：
c++
void cv::boxFilter ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
//
// C++: void cv::boxFilter(Mat src, Mat& dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)
//
//javadoc: boxFilter(src, dst, ddepth, ksize, anchor, normalize, borderType)
public static void boxFilter(Mat src, Mat dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor, boolean normalize, int borderType)
{
boxFilter_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, ksize.width, ksize.height, anchor.x, anchor.y, normalize, borderType);
return;
} //javadoc: boxFilter(src, dst, ddepth, ksize, anchor, normalize)
public static void boxFilter(Mat src, Mat dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor, boolean normalize)
{
boxFilter_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, ksize.width, ksize.height, anchor.x, anchor.y, normalize);
return;
} //javadoc: boxFilter(src, dst, ddepth, ksize, anchor)
public static void boxFilter(Mat src, Mat dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor)
{
boxFilter_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, ksize.width, ksize.height, anchor.x, anchor.y);
return;
} //javadoc: boxFilter(src, dst, ddepth, ksize)
public static void boxFilter(Mat src, Mat dst, int ddepth, Size ksize)
{
boxFilter_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, ksize.width, ksize.height);
return;
}
// C++: void cv::boxFilter(Mat src, Mat& dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void boxFilter_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y, boolean normalize, int borderType);
private static native void boxFilter_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y, boolean normalize);
private static native void boxFilter_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void boxFilter_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, double ksize_width, double ksize_height);使用 box 滤波器模糊图像，使用的核如下：
image
非归一化的box滤波器在计算像素邻域的各种积分特性很有用，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。如果计算可变大小窗口里的像素总和，需要使用积分。
src：输入图像。
dst：输入图像，核输入图像有相同的大小和类型。
ddepth：输出图像的depth（值为-1表示使用src.depth()）。
ksize：模糊核（kernel）大小。
anchor：锚点，默认是Point（-1，-1），表示锚点位于核的中心。
mormalize：标识，指定kernel是否按其区域归一化。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
buildPyramid
只有C++的实现，暂未提供其他语言接口。
方法声明：
c++
void cv::buildPyramid ( InputArray src, OutputArrayOfArrays dst, int maxlevel, int borderType = BORDER_DEFAULT )
该方法构造一个图像矢量，并通过从 dst[0] == src 开始递归地将 pyrDown（向下采样）应用与先前构建地金字塔图层来构建图像的高斯金字塔。
src：源图像。需要满足 pyrDown（向下采样）支持类型地校验。
dst：由 maxlevel+1 个和源图像具有相同类型的图像构成的目标图像矢量，dst[0] 和源图像相同，dst[1]是下一个金字塔图层（经过平滑处理和尺寸缩小）。
maxlevel：金字塔最大层级，非负值，从0开始。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
dilate
方法声明：
c++
void cv::dilate ( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )
java
public static void dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel)
{
dilate_4(src.nativeObj, dst.nativeObj, kernel.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::dilate(Mat src, Mat& dst, Mat kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue = morphologyDefaultBorderValue())
private static native void dilate_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType, double borderValue_val0, double borderValue_val1, double borderValue_val2, double borderValue_val3);
private static native void dilate_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType);
private static native void dilate_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations);
private static native void dilate_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void dilate_4(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj);使用指定的 structuring element 膨胀图像，structuring element用来确定采用最大值的像素邻域的形状。
image
该方法支持就地模式。膨胀可以多次（迭代）应用。对于多通道图像，每个通道被单独处理。
src：输入图像，通道数可以是任意的，但是 depth 需要是 CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F，CV64F 中的一种。
dst：输出图像，和输入图像具有相同的大小和类型。
kernel：膨胀用到的 structuring element，如果 element = Mat()，将会使用 3x3 的矩形 structuring element。 kernel 可以使用 getStructuringElement 方法创建。
anchor：锚点，默认是Point（-1，-1），表示锚点位于核的中心。
iterations：膨胀应用的次数。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
borderValue：当边界为常量时的边界值。
erode
方法声明
c++
void cv::erode ( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )
java
public static void erode(Mat src, Mat dst, Mat kernel)
{
erode_4(src.nativeObj, dst.nativeObj, kernel.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::erode(Mat src, Mat& dst, Mat kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue = morphologyDefaultBorderValue())
private static native void erode_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType, double borderValue_val0, double borderValue_val1, double borderValue_val2, double borderValue_val3);
private static native void erode_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType);
private static native void erode_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations);
private static native void erode_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void erode_4(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, long kernel_nativeObj);使用指定的 structuring element 腐蚀图像，structuring element用来确定采用最小值的像素邻域的形状。
image
该方法支持就地模式。腐蚀可以多次（迭代）应用。对于多通道图像，每个通道被单独处理。
src：输入图像，通道数可以是任意的，但是 depth 需要是 CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F，CV64F 中的一种。
dst：输出图像，和输入图像具有相同的大小和类型。
kernel：腐蚀用到的 structuring element，如果 element = Mat()，将会使用 3x3 的矩形 structuring element。 kernel 可以使用 getStructuringElement 方法创建。
anchor：锚点，默认是Point（-1，-1），表示锚点位于核的中心。
iterations：膨胀应用的次数。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
borderValue：当边界为常量时的边界值。
filter2D
方法声明：
c++
void cv::filter2D ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void sepFilter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY)
{
sepFilter2D_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, kernelX.nativeObj, kernelY.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::sepFilter2D(Mat src, Mat& dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY, Point anchor = Point(-1,-1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void sepFilter2D_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, double delta, int borderType);
private static native void sepFilter2D_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, double delta);
private static native void sepFilter2D_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void sepFilter2D_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj);使用核（kernel）对图像进行卷积。
该方法可以对图像应用任意的线性滤波器，支持就地操作，当滤波范围部分超出图像时，该方法根据指定的像素外推模式向边界外像素插入值。
该方法实际上时计算的相关性，不是卷积，也就是说，内核不是围绕锚点镜像的，如果需要真正进行卷积，则使用 flip 对内核进行反转，并设置新的锚点为 (kernel.cols - anchor.x - 1, kernel.rows - anchor.y - 1)：
image
针对特别大的核（11x11，或者更大），该方法使用基于 DFT-based 的算法；对于小核使用直接算法。
src：输入图像
dst：输出图像，核源图像具有相同的大小和通道数。
ddepth：输出图像需要的depth。
kernel：卷积核（或者说是相关核），单通道浮点型矩阵，如果向对不同的通道使用不同的kernel，使用split将图像分割成不同的颜色位面，并分别处理。
anchor：内核锚点，指明内核过滤点的相对位置，锚点应该位于内核中，默认值是（-1，-1），表示锚点位于核的中心。
delta：可选值，在存储到dst之前添加到过滤之后的像素值上。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
GaussianBlur
方法声明：
c++
void cv::GaussianBlur ( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY, int borderType)
{
GaussianBlur_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize.width, ksize.height, sigmaX, sigmaY, borderType);
return;
}
// C++: void cv::GaussianBlur(Mat src, Mat& dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void GaussianBlur_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height, double sigmaX, double sigmaY, int borderType);
private static native void GaussianBlur_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height, double sigmaX, double sigmaY);
private static native void GaussianBlur_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double ksize_width, double ksize_height, double sigmaX);使用高斯滤波器模糊图像，使用高斯内核与图像做卷积，支持就地模式。
src：输入图像，通道数可以是任意的，但是 depth 需要是 CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F，CV64F 中的一种。
dst：输出图像，核源图像具有相同的大小和类型。
ksize：高斯内核的大小，ksize的宽高可以不同，但是必须是正奇数。或者，也可以为零，然后通过sigma计算。
sigmaX：高斯核X方向的标准差。
sigmaY：高斯核Y方向的标准差。如果sigmaY为0，则会被设置为与sigmaX相同；如果两个sigma都是0，则通过ksize的宽和高各自进行计算。如果为了完全控制结果，而不考虑将来可能对所有这些语义进行的修改，建议指定所有的ksize、sigmaX和sigmaY。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
getGaborKernel()
方法声明：
c++
Mat cv::getGaborKernel ( Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi = CV_PI *0.5, int ktype = CV_64F )
java
//javadoc: getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma, psi, ktype)
public static Mat getGaborKernel(Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi, int ktype)
{
Mat retVal = new Mat(getGaborKernel_0(ksize.width, ksize.height, sigma, theta, lambd, gamma, psi, ktype));
return retVal;
} //javadoc: getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma, psi)
public static Mat getGaborKernel(Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi)
{
Mat retVal = new Mat(getGaborKernel_1(ksize.width, ksize.height, sigma, theta, lambd, gamma, psi));
return retVal;
} //javadoc: getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma)
public static Mat getGaborKernel(Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma)
{
Mat retVal = new Mat(getGaborKernel_2(ksize.width, ksize.height, sigma, theta, lambd, gamma));
return retVal;
}
// C++: Mat cv::getGaborKernel(Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi = CV_PI*0.5, int ktype = CV_64F)
private static native long getGaborKernel_0(double ksize_width, double ksize_height, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi, int ktype);
private static native long getGaborKernel_1(double ksize_width, double ksize_height, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi);
private static native long getGaborKernel_2(double ksize_width, double ksize_height, double sigma, double theta, double lambd, double gamma);返回一个 Gabor 滤波器系数，详细的 gabor 滤波器参见 Gabor Filter
ksize：返回的滤波器大小。
sigma：高斯包络线的标准差。
theta：Gabor函数的法线到平行条纹的方向。
lambd：正弦因子的波长。
gamma：空间长宽比。
psi：相偏移。
ktype：滤波器系数的类型，可以是 CV_32F 或者 CV_64F。
getGaussianKernel()
方法声明：
c++
Mat cv::getGaussianKernel ( int ksize, double sigma, int ktype = CV_64F )
java
//javadoc: getGaussianKernel(ksize, sigma, ktype)
public static Mat getGaussianKernel(int ksize, double sigma, int ktype)
{
Mat retVal = new Mat(getGaussianKernel_0(ksize, sigma, ktype));
return retVal;
} //javadoc: getGaussianKernel(ksize, sigma)
public static Mat getGaussianKernel(int ksize, double sigma)
{
Mat retVal = new Mat(getGaussianKernel_1(ksize, sigma));
return retVal;
}
// C++: Mat cv::getGaussianKernel(int ksize, double sigma, int ktype = CV_64F)
private static native long getGaussianKernel_0(int ksize, double sigma, int ktype);
private static native long getGaussianKernel_1(int ksize, double sigma);返回一个高斯滤波器系数。
该方法计算并返回ksize×1高斯滤波器系数矩阵：
image
生成的两种kernel都可以传递给 sepFilter2D，方法会自动识别 平滑kernel（对称，权重和为1），然后相应的处理。也可以使用相对高层次的高斯模糊（GaoussianBlur）。
ksize：孔径大小，正奇数。
sigma：高斯标准差。如果是负数，则使用ksize进行计算
sigma = 0.3*((ksize-1)*0.5 - 1) + 0.8ktype：滤波器系数类型，CV_32F或者CV_64F。
getStructuringElement()
方法声明：
c++
Mat cv::getStructuringElement ( int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1) )
java
public static Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize)
{
Mat retVal = new Mat(getStructuringElement_1(shape, ksize.width, ksize.height));
return retVal;
} // C++: Mat cv::getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1))
private static native long getStructuringElement_0(int shape, double ksize_width, double ksize_height, double anchor_x, double anchor_y);
private static native long getStructuringElement_1(int shape, double ksize_width, double ksize_height);为形态操作返回指定大小和形状的structuring element，进一步传递给 erode，dilate，morphologyEx。但是也可以自己构造一个任意的二进制掩码，并将其用作structuring element。
shape：元素的形状，可以是MorphShape的一种。
ksize：structuring element 的大小。
anchor：element里的锚点，默认值是（-1，-1），表示锚点位于中心。需要注意的是只有交叉形状的元素的形状取决于锚点的位置，否则的话锚点只是调节形态操作的结果移动了多少。
拉普拉斯算子
方法声明：
c++
void cv::Laplacian ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void Laplacian(Mat src, Mat dst, int ddepth)
{
Laplacian_4(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth);
return;
}
private static native void Laplacian_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int ksize, double scale, double delta, int borderType);
private static native void Laplacian_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int ksize, double scale, double delta);
private static native void Laplacian_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int ksize, double scale);
private static native void Laplacian_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int ksize);
private static native void Laplacian_4(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth);该方法通过Sobel算子计算源图像二阶x、y导数，然后相加得出源图像的拉普拉斯算子:
image
需要注意的是，当 ksize>1 时用上述公式计算拉普拉斯算子；当 ksize=1 时，拉普拉斯算子通过使用3x3的窗口对图片进行滤波得到。
image
src：源图像。
dst：输出图像，和源图像具有相同的大小和通道数。
ddepth：输出图像的depth。
ksize：计算二阶导数滤波器的窗口大小，值必须是正奇数。
scale：可选参数，计算拉普拉斯值的缩放因子，默认没有缩放。
delta：可选参数，在计算结果存储到输出图像之前，添加到结果的delta值。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
中值模糊
方法声明：
c++
void cv::medianBlur ( InputArray src, OutputArray dst, int ksize )
java
public static void medianBlur(Mat src, Mat dst, int ksize)
{
medianBlur_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize);
return;
}
private static native void medianBlur_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ksize);使用ksize X ksize 大小的窗口的中值滤波器对图像做平滑处理，图像的各个通道单独处理。该方法支持就地操作。
中值滤波器内部使用 BORDER_REPLICATE 的外推模式复制边界像素。
src：输入图像，1-，3-，4-通道；当ksize=3，或者ksize=5时，图像的depth可以是CV_8U、CV_16U、CV_32F，如果ksize更大，depth应该只用CV_8U 。
dest：输出图像，和源图像具有相同的大小和类型。
ksize：窗口线性大小，必须是大于1的奇数。
morphologyDefaultBorderValue()
方法声明
c++
static Scalar cv::morphologyDefaultBorderValue()
java 中没有直接调用该方法的接口，使用膨胀、腐蚀操作时，内部自动调用c++方法对相应参数进行赋值。
返回图像膨胀和腐蚀的 magic 边界值。当膨胀时，会自动转换为 Scalar::all(-DBL_MAX)。
morphologyEx
方法声明：
c++
void cv::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() )
java
//javadoc: morphologyEx(src, dst, op, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue)
public static void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, Scalar borderValue)
{
morphologyEx_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, op, kernel.nativeObj, anchor.x, anchor.y, iterations, borderType, borderValue.val[0], borderValue.val[1], borderValue.val[2], borderValue.val[3]);
return;
} //javadoc: morphologyEx(src, dst, op, kernel, anchor, iterations, borderType)
public static void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel, Point anchor, int iterations, int borderType)
{
morphologyEx_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, op, kernel.nativeObj, anchor.x, anchor.y, iterations, borderType);
return;
} //javadoc: morphologyEx(src, dst, op, kernel, anchor, iterations)
public static void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel, Point anchor, int iterations)
{
morphologyEx_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, op, kernel.nativeObj, anchor.x, anchor.y, iterations);
return;
} //javadoc: morphologyEx(src, dst, op, kernel, anchor)
public static void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel, Point anchor)
{
morphologyEx_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, op, kernel.nativeObj, anchor.x, anchor.y);
return;
} //javadoc: morphologyEx(src, dst, op, kernel)
public static void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel)
{
morphologyEx_4(src.nativeObj, dst.nativeObj, op, kernel.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::morphologyEx(Mat src, Mat& dst, int op, Mat kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue = morphologyDefaultBorderValue())
private static native void morphologyEx_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int op, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType, double borderValue_val0, double borderValue_val1, double borderValue_val2, double borderValue_val3);
private static native void morphologyEx_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int op, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations, int borderType);
private static native void morphologyEx_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int op, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, int iterations);
private static native void morphologyEx_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int op, long kernel_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void morphologyEx_4(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int op, long kernel_nativeObj);基于膨胀、腐蚀对图像做增强形态变换。
所有操作都可以就地进行，多个通道会被独立处理。
src：源图像，通道数可以是任意的，depth可以是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F。
dst：输出图像，和原图像具有相同的大小和类型。
op：形态运算的类型。
kernel：Structuring element，可以通过getStructuringElement创建。
anchor：锚点位置。负值表示锚点位于kenel中心。
iterations：膨胀、腐蚀操作应用的次数。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
borderValue：静态边界时的边界值，默认值有特殊的含义。
需要注意的是，iteration 的值表示的是腐蚀、膨胀应用的次数，例如图像的开操作，iteration是2，等价于 erode -> erode -> dilate -> dilate，而不是 erode -> dilate -> erode -> dilate。
pyrDown()
方法声明：
c++
void cv::pyrDown ( InputArray src, OutputArray dst, const Size & dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
public static void pyrDown(Mat src, Mat dst)
{
pyrDown_2(src.nativeObj, dst.nativeObj);
return;
}
private static native void pyrDown_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double dstsize_width, double dstsize_height, int borderType);
private static native void pyrDown_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double dstsize_width, double dstsize_height);
private static native void pyrDown_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj);使用向下采样模糊图像。
默认情况下，输出图像的大小为 Size((src.cols+1)/2, (src.rows+1)/2)。但是如论什么时候都要满足如下条件：
image
该方法为创建图像的高斯金字塔执行向下采样的步骤。
首先使用如下kernel对图像进行卷积
image
然后，舍弃偶数行和列来对图像进行下采样。
src：输入图像。
dst：输出图像，大小为指定的值，类型和源图像相同。
dstsize：输出图像的大小。
borderType：图像边界外像素值的外推模式，不支持BORDER_CONSTANT 模式。
pyrMeanShiftFiltering()
方法声明：
c++
void cv::pyrMeanShiftFiltering ( InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel = 1, TermCriteria termcrit = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1) )
java
//javadoc: pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr, maxLevel, termcrit)
public static void pyrMeanShiftFiltering(Mat src, Mat dst, double sp, double sr, int maxLevel, TermCriteria termcrit)
{
pyrMeanShiftFiltering_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, sp, sr, maxLevel, termcrit.type, termcrit.maxCount, termcrit.epsilon);
return;
} //javadoc: pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr, maxLevel)
public static void pyrMeanShiftFiltering(Mat src, Mat dst, double sp, double sr, int maxLevel)
{
pyrMeanShiftFiltering_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, sp, sr, maxLevel);
return;
} //javadoc: pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr)
public static void pyrMeanShiftFiltering(Mat src, Mat dst, double sp, double sr)
{
pyrMeanShiftFiltering_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, sp, sr);
return;
}
private static native void pyrMeanShiftFiltering_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double sp, double sr, int maxLevel, int termcrit_type, int termcrit_maxCount, double termcrit_epsilon);
private static native void pyrMeanShiftFiltering_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double sp, double sr, int maxLevel);
private static native void pyrMeanShiftFiltering_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double sp, double sr);执行图像 meanshift分割的滤波阶段。
这个函数严格来说并不是图像的分割，而是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域。（引自：Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析）
能够去除局部相似的纹理，同时保留边缘等差异较大的特征。（引自：学习OpenCV2——MeanShift之图形分割）
对于每个像素（x，y），该方法迭代的进行meanshift，像素的邻域不仅考虑空间，还考虑色彩，即从 空间-色彩 的超空间中选取像素的邻域。
image
其中，可以不是 (R,G,B) 颜色空间，只要是3分量构成的颜色空间即可。
在邻域中找到平均空间值(X'，Y')和平均颜色向量(R'，G'，B')，作为下一个迭代的邻域中心:
image
迭代结束后，初始像素的颜色分量(即迭代开始的像素)设置为最终值(最后一次迭代的平均颜色):
image
在图像高斯金字塔上，当maxLevel>0时，上述过程最先从maxLevel+1图层开始。计算结束后，结果传递给大一级的图层，并只在与上层图层相比，颜色差异大于sr的像素上再次运行迭代，能够使得颜色区域的边界更加清晰。需要注意的是，在金字塔上运行的结果与对整个原始图像(即maxLevel==0时)直接运行meanshift过程得到的结果不同。
src：输入图像，8-bit，3通道的图像。
dst：输出图像，和源图像具有相同的大小和格式。
sp：空间窗口半径。
sr：颜色窗口半径。
maxLevel：待分割的金字塔的最大层级。
termcrit：结束条件。
pyrUp()
方法声明：
c++
void cv::pyrUp ( InputArray src, OutputArray dst, const Size & dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
//javadoc: pyrUp(src, dst, dstsize, borderType)
public static void pyrUp(Mat src, Mat dst, Size dstsize, int borderType)
{
pyrUp_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, dstsize.width, dstsize.height, borderType);
return;
} //javadoc: pyrUp(src, dst, dstsize)
public static void pyrUp(Mat src, Mat dst, Size dstsize)
{
pyrUp_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, dstsize.width, dstsize.height);
return;
} //javadoc: pyrUp(src, dst)
public static void pyrUp(Mat src, Mat dst)
{
pyrUp_2(src.nativeObj, dst.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::pyrUp(Mat src, Mat& dst, Size dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void pyrUp_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double dstsize_width, double dstsize_height, int borderType);
private static native void pyrUp_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, double dstsize_width, double dstsize_height);
private static native void pyrUp_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj);对图像向上采样，然后进行模糊处理。
默认情况下，输出图像的大小为Size(src.cols\*2, (src.rows\*2)。但是，无论什么情况，都应该满足以下条件：
image
该方法可以执行高斯金字塔创建的向上采样步骤，也可以用于拉普拉斯金子塔的创建。
首先通过注入0值行、0值列对源图像进行向上采样，即放大图像；然后将向下采样使用的kernel乘以4，作为新kernel对进行卷积，对放大的图像进行卷积。
src：输入图像。
dst：输出图像，大小指定，类型和输入图像相同。
dstsize：输出图像的大小。
borderType：图像边界外像素值的外推模式，只支持BORDER_DEFAULT 模式。
Scharr()
方法声明：
c++
void cv::Scharr ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
//javadoc: Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType)
public static void Scharr(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale, double delta, int borderType)
{
Scharr_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType);
return;
} //javadoc: Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta)
public static void Scharr(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale, double delta)
{
Scharr_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, scale, delta);
return;
} //javadoc: Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale)
public static void Scharr(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale)
{
Scharr_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, scale);
return;
} //javadoc: Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy)
public static void Scharr(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy)
{
Scharr_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy);
return;
}
// C++: void cv::Scharr(Mat src, Mat& dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void Scharr_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, double scale, double delta, int borderType);
private static native void Scharr_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, double scale, double delta);
private static native void Scharr_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, double scale);
private static native void Scharr_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy);使用 Scharr 运算计算图像的x-或者y-的一阶导数。调用方法Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType)等价于调用方法Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, CV_SCHARR, scale, delta, borderType)
src：输入图像。
dst：输出图像，和输入图像具有相同的大小和通道数。
ddepth：输出图像的depth。
dx：x的导数阶数。
dy：y的导数阶数。
scale：可选参数，计算导数的缩放因子，默认不缩放。
delta：可选参数，计算结果保存到输出图像之前，添加到计算结果的值delta。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
sepFilter2D()
方法声明：
c++
void cv::sepFilter2D ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernelX, InputArray kernelY, Point anchor = Point(-1,-1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
//javadoc: sepFilter2D(src, dst, ddepth, kernelX, kernelY, anchor, delta, borderType)
public static void sepFilter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY, Point anchor, double delta, int borderType)
{
sepFilter2D_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, kernelX.nativeObj, kernelY.nativeObj, anchor.x, anchor.y, delta, borderType);
return;
} //javadoc: sepFilter2D(src, dst, ddepth, kernelX, kernelY, anchor, delta)
public static void sepFilter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY, Point anchor, double delta)
{
sepFilter2D_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, kernelX.nativeObj, kernelY.nativeObj, anchor.x, anchor.y, delta);
return;
} //javadoc: sepFilter2D(src, dst, ddepth, kernelX, kernelY, anchor)
public static void sepFilter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY, Point anchor)
{
sepFilter2D_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, kernelX.nativeObj, kernelY.nativeObj, anchor.x, anchor.y);
return;
} //javadoc: sepFilter2D(src, dst, ddepth, kernelX, kernelY)
public static void sepFilter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY)
{
sepFilter2D_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, kernelX.nativeObj, kernelY.nativeObj);
return;
}
// C++: void cv::sepFilter2D(Mat src, Mat& dst, int ddepth, Mat kernelX, Mat kernelY, Point anchor = Point(-1,-1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void sepFilter2D_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, double delta, int borderType);
private static native void sepFilter2D_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y, double delta);
private static native void sepFilter2D_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj, double anchor_x, double anchor_y);
private static native void sepFilter2D_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, long kernelX_nativeObj, long kernelY_nativeObj);对图像使用可分离的线性滤波器。首先使用一维kernel（kernelX）对源图像的每一行进行过滤；然后使用一维kernel（kernelY）对结果的每一列进行过滤；最后根据delta对结果进行位移，存储在输出图像中。
src：输入图像；
dst：输出图像，和输入图像具有相同的大小和通道数。
ddepth：输出图像的depth。
kernelX：对每一行进行过滤的系数。
kernelY：对每一列进行过滤的系数。
anchor：kernel锚点位置。默认值（-1，-1）表示锚点位于kernel中心。
delta：结果存储前添加的值。
borderType：图像边界外像素值的外推模式。
Sobel()
方法声明：
c++
void cv::Sobel ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT )
java
//javadoc: Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, ksize, scale, delta, borderType)
public static void Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double delta, int borderType)
{
Sobel_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, ksize, scale, delta, borderType);
return;
} //javadoc: Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, ksize, scale, delta)
public static void Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double delta)
{
Sobel_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, ksize, scale, delta);
return;
} //javadoc: Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, ksize, scale)
public static void Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale)
{
Sobel_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, ksize, scale);
return;
} //javadoc: Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, ksize)
public static void Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize)
{
Sobel_3(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy, ksize);
return;
} //javadoc: Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy)
public static void Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy)
{
Sobel_4(src.nativeObj, dst.nativeObj, ddepth, dx, dy);
return;
}
// C++: void cv::Sobel(Mat src, Mat& dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
private static native void Sobel_0(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double delta, int borderType);
private static native void Sobel_1(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double delta);
private static native void Sobel_2(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale);
private static native void Sobel_3(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy, int ksize);
private static native void Sobel_4(long src_nativeObj, long dst_nativeObj, int ddepth, int dx, int dy);使用扩展sobel运算计算图像的一阶、二阶、三阶、混合导数。
在所有情况下,只有一个除外,ksize×ksize分离内核用于计算导数。当ksize = 1,3×1或1×3内核使用(也就是说,没有进行高斯平滑)。ksize = 1只能用于x或y的二阶导数。
另外还有一个特殊值，当ksize = CV_SCHARR (-1)时，相应的3x3 Scharr滤波器可能比 3x3的sobel滤波器更准确。对于x导数和y导数的转置，Schar窗口如下：
image
该方法通过将图像与适当的kernel卷积来计算图像的导数:
image
Sobel算子结合了高斯平滑和微分，所以结果或多或少能抵抗噪声。
通常，函数被调用(xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3)或(xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3)来计算第一个x或y图像的导数。
第一种情况的kernel:
作者：昵称真难选
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