常用的算子

1.Robert算子
Robert算子是以对角线作为分差的方向来检测，是最简单的边缘检测算子，它利用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值来检测边缘，检测垂直边缘的效果要优于其他方向边缘，定位精度高，但对噪声的抑制能力较弱

2. 索贝尔(sobel)算子
   Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法

   
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   3.拉普拉斯算子
   拉普拉斯算子其实就是一个二阶微分算子，微分算子干嘛用的？锐化，增强，清晰图片用的。
   有微分算子当然有积分算子，积分就可以看做是累加了。所以微分算子和平均运算等都被用于模糊图像
   普拉斯算子虽然在边缘检测等很有用，但会造成噪声增强，所以在用拉普拉斯算子之前一定要做平滑处理等来去噪

   
   Lapras 算子
   4.掩膜算子
   用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以足胶片、滤光片等。
   数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于：

提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。
屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。
结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
特殊形状图像的制作。

掩膜是一种图像滤镜的模板，实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流，或者房屋时，通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤，然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。
在OpenCV中，掩模操作是相对简单的。大致的意思是，通过一个掩模矩阵，重新计算图像中的每一个像素值。掩模矩阵控制了旧图像当前位置以及周围位置像素对新图像当前位置像素值的影响力度。用数学术语讲，即我们自定义一个权重表。

Mat kern = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0,
-1, 5, -1,
0, -1, 0);