图像金字塔

图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合，是通过对原图像不断地下采样而产生的，即由高分辨率的图像（大尺寸）产生低分辨率的近似图像（小尺寸）。

Canny边缘检测基础

Canny边缘检测的步骤：

1. 去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。

2. 计算梯度的幅度与方向。

3. 非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”。

4. 确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息

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Sobel算子

• 形态学，即数学形态学，是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达和描绘图像的形状具有重要意义，通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。例如：在识别手写数字时，能够通过形态学运算得到其骨架信息，在具体识别时，仅针对其骨架运算即可。形态学处理在视觉检测、文字识别、医学图像处理、图像压缩编码等领域有非常重要的应用。

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• 在尽量保持图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得到的图像称为平滑图像。

均值滤波

• 均值滤波是指用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。

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• 阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。

• 例如，设定阈值为127，然后：

• 将像素内所有像素值大于127的像素点的值设为255

• 将像素内所有像素值低于127的像素点的值设为0

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• 几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。opencv提供了多个与映射有关的函数，这些函数使用起来方便灵活，能够高效地完成图像的映射。

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色彩空间基础

• 比较常见的色彩空间包括：

• GRAY色彩空间

• XYZ色彩空间

• YCrCb色彩空间

• HSV色彩空间

• HLS色彩空间

• CIELab色彩空间

• CIELuv色彩空间

• Bayer色彩空间等等

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图像加法运算

1. 加号运算符“+”
2. cv2.add()函数

• 通常情况下，在灰度图像中，像素用8个比特位（一个字节）来表示，像素值的范围是[0, 255]。两个像素值在进行加法运算时，求得的和很可能超过255.上述两种不同的加法运算方式，对超过255的数值的处理方式是不一样的。

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像素处理

案例1：首先使用numpy生成一个(8, 8)大小的数组，用来模拟一个黑色图像

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import numpy as np
import cv2

img = np.zeros((8, 8), dtype=np.uint8)
cv2.imshow('one', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()