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在 OpenCV 中，有许多图像增强和滤波的方法可用于改善图像质量、减少噪声以及突出图像特征。下面是几种常用的基础图像增强和滤波技术：

OpenCV中的模板匹配是一种常见的图像处理技术，它用于在图像中查找与给定模板相匹配的区域。模板匹配是一种强大的工具，可用于目标检测、图像识别、特征匹配等应用领域。在OpenCV中，可以使用不同的算法和函数来实现模板匹配，其中最常用的是基于像素灰度值的匹配方法。

级联分类器

这里简单的介绍一下级联分类器的概念。

以人脸识别为例，为了提高人脸检测的速度和精度，最终的分类器是通过几个强分类器级联得到，这就是所说的级联分类器。在一个级联分类系统中，对于每一个输入图片，顺序通过每个强分类器，前面的强分类器相对简单，其包含的弱分类器也相对较少，后面的强分类器逐级复杂，只有通过前面的强分类检测后的图片才能送入后面的强分类器检测，比较靠前的几级分类器可以过滤掉大部分的不合格图片，只有通过了所有强分类器检测的图片区域才是有效人脸区域。