qq_42936727的博客

结构元素是数学形态学（Mathematical Morphology）中的核心概念，用于定义图像处理中腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）、闭运算（Closing）等形态学操作的邻域规则。它本质上是一个小型矩阵（或二维形状），通过在图像上滑动并相互作用来实现特定的像素变换效果。

THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV，会将大于thresh的像素值设置为maxval，其余设置为0(二值化）

元素内锚点位置是图像处理中形态学运算（如腐蚀/膨胀）的一个重要概念，具体指结构元素（Structuring Element）上的一个基准点。它的作用类似于"操作手柄"，决定了结构元素与图像对齐时的参考位置。建议通过OpenCV的getStructuringElement()函数配合不同锚点值实验，观察处理效果差异。如果将锚点改为(0,0)（左上角），膨胀操作会使目标像素向右下方扩展。直观理解（以5×5矩形结构元素为例）

此示例是 Intel RealSense 相机与 OpenCV 集成的 “Hello World” 基础代码。示例将打开一个 OpenCV 的 UI 窗口，并将彩色化的深度流渲染到窗口中。

定义：通道是存储同一类信息的数据层，类似于电子工程中的「信号通道」或Photoshop中的「图层」。内存地址: [B0,G0,R0, B1,G1,R1, B2,G2,R2, B3,G3,R3]避免频繁分离/合并：cv::split() 和 cv::merge() 有内存拷贝开销。通道连续化：调用 cv::Mat::isContinuous() 检查内存连续性。使用ROI操作：cv::extractChannel() 比分离全部通道更高效。CV_32FC4 // 32位浮点四通道（带Alpha通道）

Mat 是 OpenCV 中最核心的 多维数组类，用于存储图像、矩阵、张量等数据。它比原生数组更强大，支持自动内存管理、多种数据类型和多维操作。⚠️ 注意：此时 mat 不拥有数据所有权，需确保 externalData 生命周期长于 mat。引用计数：多个 Mat 对象可共享同一数据内存，最后一个引用释放时自动销毁数据。支持多维数据：1D（向量）、2D（矩阵）、3D（体积数据）等。深拷贝：调用 clone() 时复制独立副本。示例3：深度学习输出解析。示例2：包装外部数据。

涉及知识点都在代码中注释了，直接看代码。

先贴个地址，后面抽空再来整理https://docs.opencv.org/3.3.0/d9/df8/tutorial_root.html。