转自：OpenCV Tutorial: core 模块. 核心功能
矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。
以下是利用filter2D函数实现Laplace filter来加强图像对比度的实例（samples\cpp\tutorial_code\core\mat_mask_operations）：
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Mat kern = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);filter2D(I, K, I.depth(), kern ); |
可以把 
看成源图像像素，把 
看成输出图像像素。这样一来，调整亮度和对比度的方法可表示为：
两个参数 
和 
一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。
OpenCV很多函数都使用到这两个参数(如addWeighted也有这两个参数)，这里可直接使用convertTo函数执行：
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original_image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta); |
取参数 
和 
:
公式为：
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addWeighted( src1, alpha, src2, beta, gamma, dst); |
alpha=0.7, beta=0.4:
利用split可将多通道的Mat转化为一个vector对象，每个分量是原Mat的一个通道。
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Mat image1=imread("image.jpg"), image2=imread("image2.jpg", 0), dest;vector<Mat> planes;split(image1, planes);planes[2]+=image2;merge(planes, dest); |
Point数据结构表示了由其图像坐标 
和 
指定的2D点。Scalar表示具有4个元素的数组，此类型在OpenCV中被大量用于传递像素值，如果用不到第四个参数，则无需定义。
OpenCV中左上角为（0,0），向右x增大，向下y增大。
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// point 1Point pt;pt.x = 10;pt.y = 8;// point 2Point pt = Point(10, 8);//ScalarScalar s = Scalar( a, b, c ); |
查看OpenCV中以下函数的定义：line, ellipse, circle, fillPoly, polylines, rectangle, putText
基本上用Point定位，再用Scalar选择颜色即可。
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RNG rng( 0xFFFFFFFF ); //初始化Point pt1;pt1.x = rng.uniform( x_1, x_2 ); //产生[x_1, y_1)范围的随机数pt1.y = rng.uniform( y_1, y_2 );int icolor = (unsigned) rng; |
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// c[i]= a[i]+b[i];cv::add(imageA,imageB,resultC); // c[i]= a[i]+k;cv::add(imageA,cv::Scalar(k),resultC); // c[i]= k1*a[1]+k2*b[i]+k3; cv::addWeighted(imageA,k1,imageB,k2,k3,resultC);// c[i]= k*a[1]+b[i]; cv::scaleAdd(imageA,k,imageB,resultC);// if (mask[i]) c[i]= a[i]+b[i]; mask必须是1-channelcv::add(imageA,imageB,resultC,mask); |
cv::saturate_cast<uchar>(aNumber) 如果aNumber小于0或着大于255，返回0或者255；如果aNumber是浮点数，返回最接近的整数。
作用在两张图片上的方法：
cv::subtract, cv::absdiff, cv::multiply, cv::divide, cv::bitwise_and, cv::bitwise_or, cv::bitwise_xor, cv::bitwise_not, cv::min, cv::max
作用在一张图片上的方法：
cv::sqrt, cv::pow, cv::abs, cv::cuberoot, cv::exp, cv::log.
被重载的方法：
the bitwise operators &,|, ^, ~, the min, max, and absfunctions, the comparison operators <, <=, ==,!=, >, >=; these later returning a 8-bit binary image. You will also find the matrix multiplication m1*m2(where m1and m2are both cv::Matinstances), matrix inversion m1.inv(), transpose m1.t(), determinant m1.determinant(), vector norm, v1.norm(), cross-product v1.cross(v2), dot product v1.dot(v2), and so on.
OpenCV学习笔记（四） 图像操作,布布扣,bubuko.com
原文：http://www.cnblogs.com/ericxing/p/3576801.html