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教程：

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三、基本教程

从这里开始，我们就开始分享一些基础教程了：

1.opencv配置：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/80386022

2.加载,修改,显示及保存图像：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/85240791

3.图像像素及掩膜操作详解：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/88825549

4.Mat对象：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/81169261

5.读写像素：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/89304084

6.图像混合：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/89343386

7.图像亮度与对比度：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/89390239

8.绘制形状与文字：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/89406889

9.线性滤波：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/90215677

10.非线性滤波：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104345878

11.形态学基本操作：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104354806

12.形态学操作：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104369163

13.形态学操作之trackbar应用：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104387257

14.上采样与降采样：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104415952

15.基本阈值操作：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104423534

16.卷积与自定义线性滤波：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104438655

17.边缘处理：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104454474

18.Sobel与Scharr算子：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104484635

19.拉普拉斯算子：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104510390

20.边缘检测与canny算子：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104529465

21.朴实的鲜花直线变换：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104541495

22.朴实的鲜花圆变换：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/79898107

23.像素重映射：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/79961040

24.直方图均衡化：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/80001756

25.直方图计算(calcHist)：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/80032167

26.直方图比较(compareHist)：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/80257822

27.直方图反向投影(calcBackProject):https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/80331839

28.模板匹配(matchTemplate):https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104563199

29.轮廓发现(findContours、drawContours):https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104604849

30.凸包之Graham扫描法、Jarvis步进法:https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104625013

31.矩概念与图像矩:https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104646531

学习2：

OpenCV入门【C++版】_Star_ID的博客-CSDN博客_c++ opencv

版本库：

Releases - OpenCV

openv-3.4.16 

bilibili:

OpenCV4 C++ 快速入门视频30讲 - 系列合集_哔哩哔哩_bilibili

[opencv_C++] 入门强推！！！【B站最全】_哔哩哔哩_bilibili

基本概念：

1.图像深度&通道：图像深度&通道 - elong1995 - 博客园

2.频率

是单位时间内完成周期性变化的次数,是描述周期运动频繁程度的量。
频率=次数/时间 （单位秒）
比如5分钟某时间发生2次,即300s发生2次,那么频率=2/300=1/150 Hz

3.图像的空域和时域  

图像滤波 - 浮沉沉浮 - 博客园

4.离散

离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，称为离散型数据。又称为计数数据。例如，某一类别动物的头数，具有某一特征的种子粒数，血液中不同的细胞数目等。所有这些数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他们的精确度。对离散型数据进行分析的方法，通常称为属性的方法