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sigmaSpace：坐标空间中滤波器的 sigma 值，如果该值较大，则意味着越远的像素将相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。图像的平滑处理是在尽量图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声。sigmaColor：颜色空间过滤器的 sigma 值，参数的值越大，表明该像素邻域内有越宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半等色区域；第三个参数，int* 类型的value，一个指向整型的指针，表示滑块的位置。第四个参数，int类型的count，表示滑块可以达到的最大位置的值。

首次查找轮廓有许多中间有空洞的轮廓不符合要求，下面就通过遍历每一个轮廓的hierarchy级别参数的第3第4个参数来找到那些有子轮廓或者有父轮廓的轮廓，并删除之。例如，对于轮廓-2，子轮廓是轮廓-2a。例如，检查下面的手的图像。类似地，对于轮廓-2，它的上一个轮廓是轮廓-1。轮廓-2的同一级别没有下一个轮廓，所以轮廓-2的Next = -1。所以它的下一个轮廓是轮廓-5，所以轮廓-4的Next = 5。对于轮廓-4和轮廓-5，它们的父轮廓都是轮廓-3a。对于轮廓-3a，它的父轮廓是轮廓-3，依此类推。

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。labels : labels是一个与image一样大小的矩形（labels.shape = image.shape），其中每一个连通区域会有一个唯一标识，标识从0开始。图像空间点——>参数空间线，图像空间点共线——>参数空间线交点， 参数空间点——>图像空间线。minDist ：为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离。

由于噪音消失了，它们不会再回来，但我们的目标区域会增加到腐蚀之前的状态。只有当内核下的所有像素都为 1 时，原始图像中的像素（1 或 0）才会被视为 1，否则会被侵蚀（变为零）。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关，即只要亮度改变，三个分量都会随之相应地改变，而没有一种更直观的方式来表达。RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。光线较亮 -> 亮色调；

Gamma矫正可以改变图像的灰度值分布，使图像在显示时看起来更加自然和逼真。通常情况下，人眼对亮度的感知是非线性的，因此使用Gamma矫正可以更好地模拟人眼的感知特性。Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系。γ的值决定了输入图像和输出图像之间的灰度映射方式，即决定了是增强低灰度值区域还是增高灰度值区域。γ>1时，图像的高灰度区域对比度得到增强，直观效果是一幅偏亮的图变暗了下来。γ