如何用vc 编写通过菜单项控制图形颜色
识别圆就用Hough圆检测函数cvHoughCircles()；至于识别颜色，无非就是写一个循环函数对每个像素判断，不麻烦。都不用二值化。
函数定义：CvSeq* cvHoughCircles( CvArr* image, void* circle_storage,
int method, double dp, double min_dist, double param1=100, double param2=100,int min_radius=0, int max_radius=0 )。
使用例子：
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); //定义存储器
cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );//将原图转换为灰度图处理
cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 9, 9 ); // 平滑图像
CvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 200, 100 ); //调用Hough圆检测函数，其中后面几个参数可以根据实际情况修改
int i; //画出检测到的所有圆。
for( i = 0; i total; i++ )
{
float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i );
cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3,
CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );
cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])),
cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );
}
这是用opencv+vc的人脸检测程序，求大神帮我解释一段
voiddetect_and_draw( IplImage* img ){ static CvScalar colors[] = { // 定义8种不同的颜色 {{0,0,255}}, {{0,128,255}}, {{0,255,255}}, {{0,255,0}}, {{255,128,0}}, {{255,255,0}}, {{255,0,0}}, {{255,0,255}} }; double scale = 1.3; // 图像缩放比例 IplImage*gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 ); // 申请灰度图的存储空间gray，大小为原始图像大小 IplImage*small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale), cvRound(img->height/scale)), 8, 1 ); // 申请灰度图的存储空间small_img，大小为原始图像缩放scale倍 cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY ); // 将原始图像转换成灰度图像，保存在gray中 cvResize(gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); // 将灰度图缩放scale倍，保存在small_img中 cvEqualizeHist(small_img, small_img ); // 对缩小后的灰度图small_img做直方图均衡 cvClearMemStorage(storage ); // 为人脸识别分配空间 if( cascade ) { //函数 cvHaarDetectObjects 检测图像中的目标 CvSeq*faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0 , cvSize(30,30) ); // 人脸识别，将结果保存到faces中 for( int i = 0; itotal : 0); i++ ) { // 对找到的每一个脸做如下处理： CvRect*r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); // 取出脸的矩形区域，存入r CvPointcenter; int radius; center.x= cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale); // 计算矩形区域的中心，x坐标 center.y= cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); // 计算矩形区域的中心，y坐标 radius= cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); // 计算矩形区域的半径radius cvCircle(img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 ); // 在原始图像上，在上面求得的中心处，以radius为半径，用colors中的颜色画圆。 } } cvShowImage("result", img ); // 显示画好的图片 cvReleaseImage(&gray ); // 释放开始申请的空间gray cvReleaseImage(&small_img ); // 释放开始申请的空间small_img }
如何用vc++画圆形图像
VC++画圆形可以使用API函数：Ellipse（int x1, int y1, int x2, int y2）；其画圆的原理是矩形的内切圆，四个参数中的前两个是矩形左上角坐标，后两个是矩形右下角坐标。VC++画图形前得先有一块画布DC即设备上下文。下面个例子：void CrrDlg::PaintCircle() //画实心圆函数{CDC *pDC = this->GetDC(); //获取DCCBrush brush,*oldbrush; //画刷//通过定时器中num递增，实现红色圆形与绿色圆形交替出现，即闪灯现象if (num%2){ //num为定时器计数参数，其为偶数时画红色圆形brush.CreateSolidBrush(RGB(255,0,0));}else{ //num为奇数时，画绿色圆形brush.CreateSolidBrush(RGB(0,255,0));}oldbrush=pDC->SelectObject(&brush);pDC->Ellipse(10,10,100,100);pDC->Ellipse(110,10,200,100);pDC->SelectObject(oldbrush);ReleaseDC(pDC);}void CrrDlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) //定时器{num++;PaintCircle();CDialogEx::OnTimer(nIDEvent);}画空心圆环需要使用画笔CPen，画法一样。
opencv中有几个函数是什么意思？
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；
8、cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存；
9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；
10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；
11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；
12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；
13、cvGetSize：当前图像结构的大小；
14、cvSmooth：对图像进行平滑处理；
15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；
16、cvCanny：Canny边缘检测；
17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；
18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件；
19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件；
20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；
21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；
22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；
23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；
24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；
25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算；
26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；
27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；
28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；
29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；
30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；
31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；
32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；
33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型；
34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；
35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；
36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；
37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；
38、cvDet：计算方阵的行列式；
39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；
40、cvDotProduct：计算两个向量的点积；
41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；
42、cvFlip：围绕选定轴翻转；
43、cvGEMM：矩阵乘法；
44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；
45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；
46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；
47、cvGetDims：返回数组的维数；
48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；
49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；
50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；
51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；
52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；
53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；
54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；
55、cvInvert：求矩阵的逆；
56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；
57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；
58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；
59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；
60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；
61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；
62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；
63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；
64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；
65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化；
66、cvOr：对两个数组进行按位或操作；
67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；
68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量；
69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；
70、cvSet：用给定值初始化数组；
71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；
72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；
73、cvSolve：求出线性方程组的解；
74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；
75、cvSub：两个数组元素级的相减；
76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量；
77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；
78、cvSum：对数组中的所有元素求和；
79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；
80、cvSVBkSb：奇异值回代计算；
81、cvTrace：计算矩阵迹；
82、cvTranspose：矩阵的转置运算；
83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作；
84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；
85、cvZero：将所有数组中的元素置为0；
86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；
87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数；
88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作；
89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；
90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数
据类型转换为另一种；
91、cvT：是函数cvTranspose的缩写；
92、cvLine：画直线；
93、cvRectangle：画矩形；
94、cvCircle：画圆；
95、cvEllipse：画椭圆；
96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；
97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；
98、cvPutText：在图像上输出一些文本；
99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；
100、cvSave：矩阵保存；
101、cvLoad：矩阵读取；
102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；
103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；
104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；
105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；
106、cvWriteInt：写入整数型；
107、cvWriteReal：写入浮点型；
108、cvWriteString：写入字符型；
109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；
110、cvWrite：写一个对象；
111、cvWriteRawData：写入多个数值；
112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；
113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；
114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；
115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；
116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；
117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；
118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型；
119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；
120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；
121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；
122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串；
123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；
124、cvRead：将对象解码并返回它的指针；
125、cvReadByName：找到对象并解码；
126、cvReadRawData：读取多个数值；
127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；
128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；
129、cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；
130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；
131、cvSaveImage：保存图像；
132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；
133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；
134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；
135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；
136、cvGrabFrame：用于快速将视频帧读入内存；
137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理；
138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；
139、cvErode：形态腐蚀；
140、cvDilate：形态学膨胀；
141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；
142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；
143、cvResize：放大或缩小图像；
144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；
145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；
146、cvThreshold：图像阈值化；
147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；
148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；
149、cvFilter2D：图像卷积；
150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；
151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；
152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；
153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；
154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；
155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；
156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；
157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；
158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；
159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；
160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；
161、cvTransform：稀疏仿射变换；
162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；
163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；
164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；
165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；
166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；
167、cvLogPolar：对数极坐标变换；
168、cvDFT：离散傅里叶变换；
169、cvMulSpectrums：频谱乘法；
170、cvDCT：离散余弦变换；
171、cvIntegral：计算积分图像；
172、cvDistTransform：图像的距离变换；
173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；
174、cvCreateHist：创建一新直方图；
175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；
176、cvNormalizeHist：归一化直方图；
177、cvThreshHist：直方图阈值函数；
178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；
179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；
180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；
181、cvCalcBackProject：反向投影；
182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；
183、cvMatchTemplate：模板匹配；
184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；
185、cvCreateSeq：创建序列；
186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；
187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；
188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；
189、cvDrawContours：绘制轮廓；
190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；
191、cvContourPerimeter：轮廓长度；
192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；
193、cvMoments：计算Hu不变矩；
194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；
195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；
196、cvSampleLine：对直线采样；
197、cvAbsDiff：帧差；
198、cvWatershed：分水岭算法；
199、cvInpaint：修补图像；
200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；
201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；
202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；
203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；
204、cvCamShift：camshift跟踪算法；
205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；
206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；
207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；
208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；
209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；
210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；
211、cvFitLine：直线拟合算法；
212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；
213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；
214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；
215、cvKMeans2：K均值；
216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；
217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；
218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；
219、cvMatMul：两矩阵相乘；
opencv中有几个函数不懂是什么意思
1) IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
cvCreateImage是openCV中的一个函数。OpenCV是Intel公司支持的开放计算机视觉库。
cvCreateImage：
创建头并分配数据
IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
参数说明：
size 图像宽、高.
depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：
IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型
IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型
IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型
IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型
IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型
IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数
IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数
channels：
每个元素（像素）通道数.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的，例如通常的彩色图像数据排列是：b0 g0 r0 b1 g1 r1 ... 虽然通常 IPL 图象格式可以存贮非交叉存取的图像，并且一些OpenCV 也能处理他, 但是这个函数只能创建交叉存取图像.
函数 cvCreateImage 创建头并分配数据，这个函数是下列的缩写型式：
header = cvCreateImageHeader(size,depth,channels);
cvCreateData(header);
2） IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
在使用函数之前，不用内存，即不用。该函数会自己开一段内存，然后复制好image里面的数据，然后把这段内存中的数据返回.
例如
IplImage *src;
IplImage *dst;
dst = cvCloneImage(src);
就是直接把src这个图像复制给dst，不用给dst内存空间了，即不用写dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3).
3)void cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
element
用于腐蚀的结构元素。若为 NULL, 则使用 3×3 长方形的结构元素
iterations
腐蚀的次数
函数 cvErode 对输入图像使用指定的结构元素进行腐蚀，该结构元素决定每个具有最小值象素点的邻域形状：
dst=erode(src,element): dst(x,y)=min((x',y') in element))src(x+x',y+y')
函数可以是本地操作，不需另外开辟存储空间的意思。腐蚀可以重复进行 (iterations) 次. 对彩色图像，每个彩色通道单独处理。
CreateStructuringElementEx 创建结构元素；ReleaseStructuringElement 删除结构元素。
4) void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
OpenCV 中计算两个数组差的绝对值的函数。
void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
src1
第一个原数组
src2
第二个原数组
dst
输出数组
函数 cvAbsDiff 计算两个数组差的绝对值
dst(I)c = abs(src1(I)c - src2(I)c).
所有数组必须有相同的数据类型相同的大小（或ROI大小）
5)void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
cvThreshold是opencv库中的一个函数
作用：函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。
形式：void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
src：原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。dst：输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit。
threshold：阈值
max_value：使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。
threshold_type：阈值类型 threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,des（x,y）=0;
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.
threshold_typ
6)void cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
void cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
element
结构元素。若为 NULL, 则使用默认的3×3 长方形，锚点在中间的结构元素，进行膨胀运算
iterations
膨胀的次数
函数 cvDilate 对输入图像使用指定的结构元进行膨胀，该结构决定每个具有最大值象素点的邻域形状。
说明：
使用任意结构元素膨胀图像，函数在调用中可以在输入图像上直接进行操作，如采用如下方式调用：cvDilate (img1, img1)；
膨胀可以重复进行 (iterations) 次. 对彩色图像，每个彩色通道单独处理。
7) CreateStructuringElementEx
cvCreateStructuringElementEx
创建结构元素
IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int cols, int rows, int anchor_x, int anchor_y,
int shape, int* values=NULL );
cols
结构元素的列数目
rows
结构元素的行数目
anchor_x
锚点的相对水平偏移量
anchor_y
锚点的相对垂直偏移量
shape
结构元素的形状，可以是下列值：
CV_SHAPE_RECT, 长方形元素;
CV_SHAPE_CROSS, 交错元素 a cross-shaped element;
CV_SHAPE_ELLIPSE, 椭圆元素;
CV_SHAPE_CUSTOM, 用户自定义元素。这种情况下参数 values 定义了 mask,即象素的那个邻域必须考虑。
values
指向结构元素的指针，它是一个平面数组，表示对元素矩阵逐行扫描。(非零点表示该点属于结构元)。如果指针为空，则表示平面数组中的所有元素都是非零的，即结构元是一个长方形(该参数仅仅当shape参数是 CV_SHAPE_CUSTOM 时才予以考虑)。
函数 cv CreateStructuringElementEx 分配和填充结构 IplConvKernel, 它可作为形态操作中的结构元素。举个例子比较好说清楚
比如一个图
00000
01110
00000
用一个cvCreateStructuringElementEx( 3,1,0 0,CV_SHAPE_RECT)的元素来腐蚀，则结果为
00000
01000
00000
而用一个cvCreateStructuringElementEx( 3,1,1 0,CV_SHAPE_RECT)的元素来腐蚀，则结果为
00000
00100
00000
理解：cvCreateStructuringElementEx( 3,1,0 0,CV_SHAPE_RECT)中的3，1表示要腐蚀的对象是一个3列1行的矩阵，如果该矩阵里元素全为非零，则将其转化为同样大小只包含一个非零元素，而该非零元素的位置是（0，0）。同理cvCreateStructuringElementEx( 3,1,1 0,CV_SHAPE_RECT)中的3，1表示要腐蚀的对象是一个3列1行的矩阵，如果该矩阵里元素全为非零，则将其转化为同样大小只包含一个非零元素，而该非零元素的位置是（1，0）
