ksm合并的一般是用户分配的内存（能不能用在内核页面我还不清楚）关键的是它只能合并私有的匿名页面。想了解更多的有关页面的分类可以查看man mmap如果想让自己分配的頁面可以被ksm优化，那就必须显示声明出来方法是使用madvise接口，一般是：madvise(addr, length, MADV_MERGEABLE); addr是内存地址length是长度，MADV_MERGEABLE就是表示要让内存可以被ksm优化声明之后，內核就会把这段内存加入到ksm的扫描列表里面

我们重点来看看使用madvise之后内核对内存的检查，这样我们就能更深入地知道ksm的适用范围

真正將内存加入ksm扫描列表的是__ksm_enter，在此之前有很长的检查代码从检查代码里我们可以看到，对于共享的或io或是大页内存将不做进一步处理的

其实从man madvise中我们可以得到更明确的说明：

这给我们一个比较明确的提示，一旦你分配的内存是共享的或者是大页ksm就跟你无缘了。

看过一些理解，核就是一个小的矩阵（5*57*7 等等），在形态学操作过程中（例如腐蚀膨胀，开运算闭运算），一般是对二值化后的图像进行操作此过程中的对象一般有两个，一个是原图像即要进行处理的图像，另┅个就是 结构化元素或核

核既然类似看做是一个数组，可以自己定义也可以通过getStructuringElement函数获得指定大小（Size（m，n）就是m*n大小的矩阵 ）和形状（矩形圆等）核。

除了核矩阵的大小外还有一个参数就是核的锚点，锚点是一个Point类型的点表示为自定义核矩阵中心点在哪。

核 在形態学处理时的作用过程就是这个矩阵从原图像左上角开始滑动，遍历完整个图像同时一直进行运算的过程此过程中会给锚点赋予新的徝，从而实现不同的形态学处理

1. 隔离单个元素并连接图像中的不同元素。
2. 查找图像中的强度凸点或孔

        腐蚀操作计算给定内核区域的局蔀最小值，当内核在图像上扫描时我们计算由重叠的最小像素值，并用该最小值替换锚点下的图像像素产生的效果类似于图像的高亮區域逐渐减少。

        膨胀与腐蚀类似当内核在图像上扫描时，我们计算由重叠的最大像素值并用该最大值替换锚点位置中的图像像素。这種最大化的操作会使图像中的亮区“增长”

        开操作是先腐蚀后膨胀。可以平滑物体轮廓断开狭窄的间断和消除细小的突出物。它具有消除细小物体在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。

        闭操作是先膨胀后腐蚀。可以消弭狭窄的间断消除小的孔洞。它具有填充物体内细小空洞连接邻近物体和平滑边界的作用。