opencv学习（六）之mask

图像的每个像素值可以通过掩模矩阵（通常称为核）进行重新计算。该掩模板能够调节当前像素及其周围像素对新像素值所产生的影响程度。从数学角度来看，这一过程实际上是将当前像素值与特定权重进行组合，从而得出加权平均的结果。例如，在图像对比度增强的处理过程中，通常需要将如下公式应用于每一个像素点：

第一个表达方式采用数学公式形式，第二个则运用了掩模板结构。在进行计算时，需将掩模板的中心对准目标像素点，随后将该像素的数值与重叠区域的矩阵值相乘并求和。相较于较大的矩阵而言，第二种表述方式更易于理解和操作。

    #include <iostream>
    #include <opencv2/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result);