使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片（或者视频）的R,G,B颜色分量。效果如下。原图：!(http://static.oschina.net/uploads/img/201408/16135219_shWO.jpg)R：!(http://static.oschina.net/uploads/img/201408/161352

什么是仿射变换?¶(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.opencv.org.cn%2Fopencvdoc%2F2.3.2%2Fhtml%2Fdoc%2Ftutorials%2Fimgproc%2Fimgtrans%2Fwarp_affine%2Fwarp_af

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解2016年09月02日00:00:36 \牧野(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fme.csdn.net%2Fdcrmg) 阅读数：59593

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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

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

高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声，也成为正态噪声，是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置，高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函

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颜色空间缩减利用C类型转换时向下取整操作，实现定义域内颜色缩减。表达式如下Inew(Iold/10)\10简单的颜色空间缩减算法可由以下两步组成：（1）遍历图像矩阵的每个元素（2）对像应用上述公式LUT函数：Lookuptable操作上文提到的Lookuptable操作，OpenCV官方

voidresize(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizedsize,doublefx0,doublefy0,intinterpolationINTER_LINEAR);src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只