亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处的像素强度变低，亮出的变高，从而拓宽某个区域内的显示精度。

r_theta=x_0cdotcos theta+y_0cdotsin thetarθ​=x0​⋅cosθ+y0​⋅sinθ

匹配函数返回的是一副灰度图，最白的地方表示最大的匹配。使用cv2.minMaxLoc()函数可以得到最大匹配值的坐标，以这个点为左上角角点，模板的宽和高画矩形就是匹配的位置了：...

简单来说，直方图就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……:

注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数，而是根据几何方法算出来的，所以有小数。

谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续（下图）。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘...

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：

cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、3表示最低、高阈值，下面来解释下具体原理。

关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）：

要叠加两张图片，可以用cv2.add()函数，相加两幅图片的形状（高度/宽度/通道数）必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加，但这两者的结果并不相同：...