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图像滤波是通过在图像上滑动一个滤波器（核），对像素值进行加权计算，实现去噪、平滑或锐化等效果的数学操作。常见滤波类型均值滤波：简单平均核内像素值，适用于均匀噪声。中值滤波：取核内像素值的中位数，对椒盐噪声效果显著。高斯滤波：基于高斯函数的加权平均，保留边缘的同时去除高斯噪声。边缘是图像中像素值剧烈变化的位置，通常对应物体的轮廓。边缘检测的目标是标识这些区域。高斯滤波：通过加权平均去除高斯噪声，保留边缘。Canny边缘检测：多步骤优化，精准提取轮廓。参数调优：根据实际场景调整核大小和阈值，平衡去噪与细节保留。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，包括C++、Python和Java。本文将使用Python进行讲解。本文详细介绍了如何使用OpenCV读取和显示图像，并通过Python代码示例帮助初学者快速上手。我们学习了`cv2.imread()`、`cv2.imshow()`、`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`等函数的使用方法，以及如何获取图像的基本属性。