在计算机视觉中，非极大值抑制（NMS）是指在一组相 邻的候选矩形或者区域中，选择最具代表性的一个。在C++ OpenCV 中，使用NMS可以去除图像中重复的像素点，提高图像处理的准确性。

非极大值抑制使用的是局部极大值的概念。当一组相邻的像素点中，有一个点的值最大，那么这个像素点就称为当前邻域中的局部极大值。而NMS就是在局部极大值中，选择最具代表性的一个点。

在C++ OpenCV中，NMS操作实现的主要是从一组相邻的矩形或者区域中，选择最具代表性的一个。这个具有代表性的矩形或者区域，通常是指面积最大的那个。这样做的原因是，面积大的矩形或者区域包含的信息更多，更具有代表性。

在实现NMS操作时，可以使用两种方法：一种是将所有矩形或者区域按照面积降序排序，然后依次比较每个矩形或者区域与前面选择出来的最具代表性的矩形或者区域，保留更具有代表性的那个矩形或者区域；另一种是遍历所有可行的矩形或者区域，按照面积大小，保留符合条件的矩形或者区域。

无论采用哪种方法，都需要在实现时，设置一个阈值。这个阈值代表的是当前邻域中，矩形或者区域之间的关联程度。阈值越小，代表相关程度越小，保留下来的矩形或者区域越多；阈值越大，代表相关程度越大，保留下来的矩形或者区域就越少。

总的来说，C++ OpenCV非极大值抑制（NMS）能够有效地去除图像中重复的像素点，提高图像分析的准确性。选择合适的方法和设置适当的阈值，可以进一步提高NMS操作的效果。

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