| 函數名稱 | 功能簡述 | 參數意義 | 用途 |
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equalized_image | 對圖像進行直方圖均衡化，提升對比度 | image：輸入的圖像 | 增強圖像對比度，適用於圖像過暗或過亮的情況 |
image_binary | 將圖像轉換為二值化圖像 | image：輸入的圖像；standard：標準差倍數；threshold_value：二值化閾值；print_threshold：是否打印閾值信息 | 將圖像轉換為二值圖像，用於後續的邊緣檢測或形狀分析 |
laplacian | 使用拉普拉斯算子檢測邊緣 | image：輸入的圖像；ksize：內核大小 | 用於檢測圖像中的邊緣和突變點 |
medianBlur | 使用中值濾波器進行去噪 | image：輸入的圖像；size：濾波器內核大小 | 去除圖像中的噪點，適用於去除椒鹽噪聲 |
gaussianBlur | 使用高斯濾波器進行平滑處理 | image：輸入的圖像；kernel_size：內核大小；sigma：高斯模糊的標準差 | 平滑圖像，適用於噪點去除和圖像模糊化 |
highPassFilter | 使用高通濾波器檢測圖像中的邊緣 | image：輸入的圖像；kernel：自定義濾波器內核 | 檢測圖像中的邊緣 |
meanFilter | 使用均值濾波器對圖像進行平滑處理 | image：輸入的圖像；kernel_size：內核大小 | 去除圖像噪點，平滑圖像 |
gaborFilter | 使用Gabor濾波器提取圖像中的紋理 | image：輸入的圖像；ksize：內核大小；sigma：高斯函數標準差；theta：方向；lambd：波長；gamma：橢圓性；psi：相位偏移 | 提取圖像中的紋理和方向性特徵 |
laplacianOfGaussian | 結合高斯模糊和拉普拉斯算子進行邊緣檢測 | image：輸入的圖像；ksize：內核大小；sigma：高斯模糊標準差 | 同時進行邊緣檢測和平滑處理 |
nonLocalMeansFilter | 使用非局部均值濾波器去除噪點 | image：輸入的圖像；h：過濾強度；templateWindowSize：模板窗口大小；searchWindowSize：搜索窗口大小 | 保持細節的同時進行去噪 |
bilateralFilter | 使用雙邊濾波器去除噪點，同時保持邊緣細節 | image：輸入的圖像；d：像素鄰域直徑；sigmaColor：顏色空間標準差；sigmaSpace：空間座標標準差 | 保留邊緣的同時去除噪點 |
kmeansFilter | 使用K-means聚類對圖像進行分割 | image：輸入的圖像；K：聚類數量；criteria：停止條件；attempts：執行次數；flags：初始聚類中心選擇方式 | 圖像分割、顏色量化 |
differenceOfGaussian | 使用不同標準差的高斯模糊計算圖像差異（DoG 濾波器） | image：輸入的圖像；ksize：內核大小；sigma1：第一個高斯模糊標準差；sigma2：第二個高斯模糊標準差 | 邊緣檢測和突變點檢測 |
frangiFilter | 使用Frangi濾波器檢測血管狀結構 | image：輸入的圖像 | 提取圖像中的血管或線狀結構 |
hessianFilter | 使用Hessian濾波器檢測圖像中的邊緣或角點 | image：輸入的圖像 | 檢測圖像中的角點或邊緣 |
ridgeFilter | 使用Ridge（Meijering）濾波器提取線狀結構 | image：輸入的圖像 | 檢測圖像中的線狀結構 |
morphologicalGradient | 使用形態學梯度濾波器進行邊緣檢測 | image：輸入的圖像；kernel_size：內核大小；shape：形態學操作的形狀 | 檢測圖像中的形態學梯度和邊緣 |
sideWindowFilter | 使用Side Window Filtering（SWF）濾波器進行去噪 | image：輸入的圖像；kernel：濾波內核大小；mode：SWF模式（如均值或中值） | 在保持細節的同時進行去噪處理 |