1.几何变换的基本概念　　图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计算：1.原图像任意像素

iphone4的尺寸是3.5英寸，分辨率是960x640像素；iphone4s的尺寸是3.5英寸，分辨率是960x640像素；iphone5的尺寸是4英寸，分辨率是1136x640像素；iphone5s的尺寸是4英寸，分辨率是1136x640像素；iphone6，6s的尺寸是4.7英寸，分辨率是1334x750像素；iphon

像素和相对长度前面的html博文，我们提到过用属性width、height来设置图片的尺寸，它们的单元都是”px（像素）”。长度单位总结一下，目前比较常用到px（像素）、em、%百分比，要注意其实这三种单位都是相对单位。1、像素像素为什么是相对单位呢？因为像素指的是显示器上的小点（CSS规范中假设“90像素1英寸”）。实际情

本人新手，在开发时，曾遇到图片变糊的问题（没达到设计师的要求的效果），这个一直纠结了好久，但最近测试发现，终于发现了问题源头了，像素是一个点一个点显示的（像素点），对于只兼容4S以后的app来说，图片的像素大小都是@2x，而设定imageView的长和宽时，是根据图片的长和宽除以2，此时若图片的长和宽不是偶数，图片就会变糊，原因是图片被拉长了一个像素点，比

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

前言什么是积分图像积分图像的定义：取图像左上侧的全部像素计算累加和，并用这个累加和替换图像中的每一个像素，使用这种方式得到的图像称为积分图像。为什么要用积分图像直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图，而

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

三种方法迭代器创建一个Mat::Iterator对象it，通过itMat::begin()来的到迭代首地址，递增迭代器知道itMat::end()结束迭代；while(it!Scr.end<Vec3b()){//(it)00;//蓝色通道置零；

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数

椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。椒盐噪声是指两种噪声：盐噪