OpenCV 中的低通和高通滤波是图像处理中常用的概念。低通滤波通常用于平滑图像，去除噪声，而高通滤波通常用于增强图像的边缘和细节。
OpenCV 提供了各种低通滤波器，如平均滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。这些滤波器通过对图像中的像素进行加权平均或中值运算来降低图像中高频分量的强度，从而减少图像中的噪声和细节。
而高通滤波器则可以帮助我们提取图像中的边缘和细节信息。常见的高通滤波器有拉普拉斯滤波器、Sobel 滤波器、Canny 边缘检测器等。这些滤波器通过对图像中的像素进行加权平均或差分运算，突出图像中的高频分量，从而增强图像的边缘和细节。
总的来说，低通滤波可以帮助我们平滑图像，去除噪声，而高通滤波则可以帮助我们增强图像的边缘和细节。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的滤波器来处理图像。