技术知识查漏时日！这可能是最全的图像相关知识总结

有mp3，aac, 摄像机罕见的解码编解码器有h262，h264，h265

脊椎动物配置（7种）锈蚀：cv2.erode减慢：cv2.dilate开演算：必先锈蚀，先减慢（去多毛）紧演算：必先减慢，先锈蚀发散演算：减慢-锈蚀（赢取形状）礼帽（tophat）：原左图形-开演算（赢取多毛）黑帽（blackhat）：紧演算-原左图形（小的形状）左图形检视（9种）左图形转简化：转简化为视左图左图，hsv左图二差值简化：cv2.threshold平直/滤奈器与发散李群：

4. 直方左图（2个）：总共差值直方左图，直方左图均衡简化

5. 几何配置：投效影，粘连续性，从上到下，摆动，复制cv2.getAffineTransform, cv2.wrapAffine

6. 特效（6个）左图形底板（255减法)酒瓶：用一个差值来更换斜线之年前所有的差值毛玻璃：用斜线之年前随机一个差值来更换斜线之年前所有的差值幻灯片融合：cv2.addWeighted浮雕：相邻两个缩放乘以（突单单锯齿状），先特上一个恒定差值，例如150油画：

7. 幻灯片美简化：直方左图均衡简化修补（cv2.inpaint，要只用mask）照度大幅度提高磨皮美白（双边滤奈器）

8. 画笔触，矩形，特手写

傅里叶转换的左图形应用领域：较很低频：缩放差值变异剧烈的大都，如边界很低频：缩放差值变异缓慢的大都，如一片湖之年前很低通滤奈器器：只保留很低频，亦会使得左图形含糊较很低通滤奈器器：只保留较很低频，亦会使得左图形或许大幅度提高通过傅里叶转换，可以将某一奈形左图形大部分更换成直方左图均衡简化：直方左图基底：

直方左图声称的是所选幻灯片的视左图差值分布区里的示意左图。X轴都有视左图差值，y轴互换相应视左图差值的缩放点位总共。

在RGB左图形之年前，直方左图是通过总共差值每个管道的视左图世人到的。

一般正常的直方左图，是之年前间较很低，两边很低。左图形之年前最左边有较很低度，陈述幻灯片上有阴影；侧有较很低度，陈述幻灯片有较很低暗。

均衡简化原理：

属于左图形大幅度提高的一种取而代之技术（可以使左图形更为亮一些，可以大幅度提高左图形分辨率），适合检视过亮或过暗的左图形。将极为集之年前的视左图缩放分散开。

依靠共计机率实现，视左图差值大的缩放互换大的共计机率

取而代之视左图差值=累积机率（每个缩放亦会稍稍完全大致相同）* 视左图总和差值（这个是基本的）

左图形配置code范例：高水平路径好似

以8*8左图形，标需求量线连续性声叫作例

经过观察发现：

第一必先为：0+7+1= 8 = 8 * 1 =8 * （0+1）

第一必先为：8+15+1= 24= 8 * 3 =8 * （1+2）

第一必先为：16+23+1= 40 = 8 * 5 =8 * （2+3）

。。。

比对可得：每一必先为字字两个元素相特的结果为：width* （RowIdx+RowIdx+1）-1

所以，对于一张左图形的标需求量声称，对其顺利完成高水平好似的程序为：

顺时针路径好似

必先标量，先高水平好似

左图形如果以二维声称，则标量的配置极度简单:

Array[i] [j]=Array[j] [i]

如果左图形以标需求量声称（如上左图），顺利完成标量配置，要必先总共差值单单必先为号和列于号才必先为。

滤奈器：

左图形，也可以忽略为各种黄气息奈的转换。

罕见的几种滤奈器器：斜线滤奈器（box filter），之年前差值滤奈器（median filter），均差值滤奈器（mean filter），黎曼滤奈器用标准差为sigma的黎曼滤奈器，顺利完成2次滤奈器，等于用标准差为sqrt（2）* sigma的黎曼滤奈器顺利完成一次二维黎曼滤奈器可以转简化为2个标需求量黎曼滤奈器

4. 用李群顺利完成锐简化的一个方程组（高斯黎曼）

思考：左图形可以依靠李群必引锯齿状，而点云直接就能获引表面的锯齿状。

5. 依靠李群必；大patial derivative：偏；大

左图形的发散李群：Sobel李群，Scharr李群，Laplacian李群

6. 左图形发散

7. 必；大配置对于有则否声左图形极度尖锐：因此常常必先去则否，先必；大

8. 左图形金字塔（2种）：

黎曼滤奈器与其一阶；大，下述；大

黎曼滤奈器：很低通滤奈器，左图形变平直，便含糊

黎曼一阶；大：较很低通滤奈器， Canny李群必锯齿状

黎曼下述；大：较很低通滤奈器，LOG李群（主要用途必）

一阶；大可以提引左图形视左图发散的变异情况，下述；大可以提引左图形的或许（如何忽略？？），同时自发左图形发散变异情况。

引伸：黎曼函总共在左图形之年前的应用领域

标需求量黎曼函总共：

完全大致相同均差值，期望差值，奈形的黎曼曲两道对比：

二维黎曼函总共的分布区里（x与y两个维度的分布区里，都是标需求量的黎曼分布区里，因此俯视左图来看，是一个椭凸）：

左图形为：

黎曼分布区里的曲两道如上左图，越好靠多达之年前心地带，引差值变大，越好多于离之年前心地带，引差值越好小；重要连续性是：越好多达似于之年前心地带，不良影响力变大，越好多于离之年前心地带，不良影响力越好小。

这样的特点，可主要用途权差值重新分配：越好多达似于之年前心地带，权差值变大，越好多于离之年前心地带，权差值越好小。

左图形的含糊：是一种总共差值“特权差值”的更为大幅度

在总共差值上，这是一种“平直简化（smoothing）”，在左图形上，就亦会产生含糊功效，此时各个点的权差值是一样的，但显然不公，因为左图形都是连续的，越好靠多达的点山海系由越好密切，越好多于离的点越好疏多于。因此，特权更为合理，越好靠多达的点，值变大，越好多于离的点，值越好小。此时就可以用正态分布区里（即黎曼分布区里）来重新分配值。

黎曼函总共由3个参总共未确定：幅差值（有多较很低），之年前心地带坐标轴，标准差（有多宽）

（在左图形定义域内，还亦会有一个ksize，都有黎曼连锁反应的个数，例如若ksize=3，则该黎曼连锁反应为3*3的乘法）

双边滤奈器Bilateral Filter: 做锯齿状保存

用黎曼滤奈器去则否，亦会将锯齿状含糊掉，对较很低频或许的保护并不值得同上意。

双边滤奈器：结合左图形的密紧临多达度和缩放差值雷同度的权衡原理。比黎曼滤奈器多了一个黎曼期望差值，在锯齿状附多达，离的较多于的缩放一定亦会但会的不良影响锯齿状上的缩放差值

李群的效用： 引伸：

发散与路径李群：

路径李群是一位总共，都有着沿着某一个路径的变异需求量发散是一个向需求量路径李群达到最主要时，此时的路径就是发散路径，此时的路径李群，即为发散的模

发散的忽略：

可忽略为斜度。即曲两道沿着某一个路径的弧度以往（其实是路径李群）声称某一函总共在该点一处的路径李群沿着该路径（发散路径）引得总和差值，即该函总共沿着发散路径，变异平均速度（变异率最主要）在左图形应用领域之年前，发散声称缩放视左图差值变异的反应速度 OpenCV相山海：OpenCV努结构：

OpenCV命令行结构（解压之后，亦会有2个命令行:source和bUIld）：

Souce命令行下：

module/core：最连锁反应心的总共据结构与基本演算

module/highgui：左图形的读引，结果显示，存储等UI接口

module/imgproc：左图形检视的原理，如几何转换，平直。。。

feature2d：主要用途提引基底

nonfree：申请专利线连续性，如SIFT

objdetect：再一目标检测，如奇特辨识的Haar，LBP基底；基于HOG的必先为人，车辆等再一目标检测

stitching：左图形整块

ml：机器深造努

video：视觉检视，如时代背景建模，爱国运动表面，年机遇检测

build命令行下：

doc/opencvrefman.pdf: 函总共手册

doc/opencv_tutorials.pdf:函总共应主要用途手册

include命令行：OpenCV的头文件

x86与x64命令行：针对32位和64位的dll和lib努

python：python API

ja：ja API的JAR包

OpenCV的几何转换内积转换：

内积函总共：最较很低次总共为1的额多项式函总共。常总共项为0的内积函总共叫作线连续性函总共。

从R_n到R_m的映射x-> Ax+b叫作内积转换，其之年前A为一个m* n乘法，b为一个m维向需求量。

线连续性转换（摆动，投效影）+反转

线连续性系统坐标轴表现形式为

顺时针摆动alpha角的内积乘法：

逆时针摆动alpha角的内积乘法：

投效影乘法：

以上都是以原点（0，0）为之年前心地带的。

若以任一点（x0，y0）为之年前心地带，逆时针摆动alpha，则将（x0，y0）路径移动到原点，摆动alpha后先路径移动回来。内积乘法为：

同样，以（x0，y0）为之年前心地带，减小2倍的内积乘法为：

如果Sx与Sy相等，可直接调用OpenCV函总共getRotationMatrix2D，例如如获得以（40，50）为之年前心地带，逆时针摆动30度减小2倍的内积转换乘法：

同上意：返国的乘法A是2*3，因为内积乘法最后一必先为都是0，0，1

总共差值内积乘法时，也可以通过src和dst两个乘法，如：

赢取内积乘法后，应主要用途wrapAffine函总共将该转换 作只用左图形上

投效影转换： 几种转换的区里别：平移转换：又叫量值转换，等于反转+摆动，3个自由度（摆动1个，反转2个）平移爱国运动，必要了同一个向需求量在各个投效影下的大小和夹角都一定亦会转变成。这种转换称作欧式转换。一个欧式转换，由一个摆动和一个反转两大部分构成。雷同转换：平移转换+投效影

有4个自由度，即摆动，x路径反转，y路径反转，投效影因子s雷同转换年前后大小比，夹角保持基本（跟雷同三角形极度雷同）

3. 内积转换：通过一系由列于氢原子转换对角实现（5个）：反转（tranlation），投效影（scale），摆动（rotate）,好似（flip），错切（shear）。其之年前错切又统称高水平错切（高水平轴上的边基本）与直线错切（直线轴上的边基本）

其之年前转换乘法的第三必先为必须是：0，0，1

投效影转换（Projection Transformation）又称透视转换（Perspective Transformation），也叫李群转换，带有8个自由度（为什么是8个，而不是9个）

当投效影乘法的最后一必先为为（0，0，1）时，即为内积转换。内积转换之年前，左上角的2 * 2 乘法正则时，即为欧式转换（即为平移转换），当左上角2 * 2乘法的必先为列于式为1时，为定向欧式转换。所以投效影乘法值得注意内积乘法，内积转换又值得注意欧式转换（平移转换）投效影转换（Perspective Transformation）=单应连续性转换（homograph）+照射到转换（collination）

引伸：

单应乘法：同一平两道山的点在完全大致相同着重下的山海系由

解析转换乘法 OpenCV的Mat类：

Matrix，设在core.hpp之年前

Mat m=Mat(2,3,CV_32FC(1)); //始创2*3 乘法，F指float型，1是指单管道也可以应主要用途size类，同上意：size的第一个参总共为宽（即列于总共），第二个参总共为较很低（必先为总共），即如果始创2*3总共组：Mat m=Mat（Size（3，2），CV_32FC(1)）;此时m.size()输单单为3*2，即宽 * 较很低，宽是3，较很低是2，即2必先为3列于如果要将二维乘法的元素转变成点的坐标轴，可以将

4. Mat 的连锁反应心人物常需求量ptr直指第一必先为首地址每一必先为的元素在存储上都是连续的，但必先为与必先为错综复杂可能带有每条，可以用m.isContinuous()来说明必先为与必先为错综复杂是否由每条。

5. Mat的连锁反应心人物常需求量step和datadata直指第一位总共差值的堆栈，类型为ucharstep[0]都有每一必先为所分之二的字符总共（仅限于必先为与必先为错综复杂的每条）step[1]都有每一位总共差值所分之二的字符总共例如：若要访问一个int型单管道乘法第r必先为第c列于，举例来说

(int * )是因为m.data为uchar，所以要作类型转换

OpenCV变焦标定（Camera Calibration）

变焦标定，简单来说就是世界投效影转换到左图形投效影的更为大幅度（世界投效影；还有》变焦投效影；还有》左图形投效影），也就是必再一的投效影乘法P的更为大幅度。

变焦外参R，t：从世界投效影转换到变焦投效影。这一步都从缩放点到缩放点的转换变焦提法：从变焦投效影到左图形投效影，这一步是缩放点到二维点的转换

（这一大部分其实是跟左图形学之年前正则转换和投效影转换非常相山海，放到左图形学知识之年前先读到）

罕见的C++线连续性代总共努：

DCMTK：检视dicom左图形的努

Eigen：开源的C++线连续性代总共努，opencv之年前常用。范例code如下：

#include Eigen::Matrix3d w=Eigen::Matrix3d::Zero();...Eigen::JacobiSVD svd(w,Eigen::ComputeFullU|Eigen::ComputeFullV);Eigen::Matrix3d U=svd.matrixU();Eigen::Matrix3d V=svd.matrixV();

上两道几必先为code就将w乘法顺利完成svd分解，必解了U与V。

还有一种罕见的C++线连续性代总共努：Armadillo（犰狳）

BLAS，CUBLAS与LAPACK

BLAS：Basic Linear Algebra Subprograms, 基础线连续性代总共子程序集

CUBALS：BLAS在GPU总共差值取而代之技术下的版

LAPACK: Linear Algebra Package, 线连续性代总共包( BLAS 是LAPACK的一大部分 ), American国家基金资助的著名公开软件,值得注意了必解现代科学与工程总共差值之年前最罕见的总共差值线连续性代总共解决办法:如必解线连续性方程组,线连续性总和二乘解决办法, 基底差值解决办法,难以捉摸差值解决办法等.

大津法（otsu线连续性）

最主要类间期望差值法。见到一个阈差值，使得时代背景与年机遇错综复杂的期望差值差距最主要（二分类学解决办法）

假置普遍存在一个阈差值threshold，将左图形缩放统称两类C1（相等threshold）和C2（大于threshold）,这两类缩放各自的均差值为m1，m2，左图形的全局均差值为mg，同时缩放被统称C1和C2的机率分别为p1，p2，则有：

同时，根据期望差值的机率，类间期望差值可总共世人：

大幅度解单单，可得：

大津法就是见到一个阈差值，使得sigma_2达到最主要（在0-255遍历每一个视左图差值，总共差值p1，p2，m1，m2）

引伸：能否主要用途决策树？？？与2020年10月初5日的LDA极度雷同，见2020年8月初24日

左图形的连续连续性基底

角点：Harris李群，SuSAN李群，FAST李群

发散基底点：SIFT，SURF，GLOH，ASIFT，PSIFT李群

锯齿状基底（如图所示）：Canny李群，Marr李群

图形基底：视左图共生乘法，小奈Gabor李群

LBP基底：Local Binary Pattern连续连续性二进制模式

原始的LBP李群被并不一定为3 * 3 售票处，以之年前心地带缩放为阈差值，相邻的8个缩放与阈差值顺利完成来得，大于则请注意1，相等则标请注意0，3* 3周边地区里的8个临多达点，举例来说8为二进制总共声称，再一可声称0~255的十进制总共，即LBP码，再一用这个差值来声称该周边地区里的图形信息。

常常选用LBP基底谱的统计数据直方左图来作为基底向需求量，主要用途分类学辨识，如奇特比对，图形分类学。

Harris角点检测

(缺一个单单总共差值的例子)

1 当售票处设在平坦区里是，也就是说路径路径移动，都没有人视左图变异；当售票处设在锯齿状时，沿锯齿状路径路径移动，视左图无变异；当售票处设在角点时，沿也就是说路径路径移动，视左图都有值得同上意变异。

2 ，

其之年前w(x, y)为权差值乘法（一般用黎曼函总共），u，v声称沿x路径和y路径路径移动的最多于，I(x, y)声称左图形视左图

3, 根据泰勒进行

所以E(u,v)可以读到单单

其之年前，M乘法为

E(u, v)可声称成一个二次函总共，

该二次函总共其本质上是一个椭凸（椭凸的标准方程：x_2 / a_2 + y_2 / b_2 = 1），椭凸的可有轴由M乘法的基底差值lamda1，lamda2决定，M乘法可以变异为

当λ2>> λ1或λ1>>λ2时，为边

当λ1和λ2都较大，且λ1和λ2略低不多时，为角点

当λ1和λ2都较全程，为平坦区里

总共差值角点时，无需总共差值λ1和λ2，可以由一般而言方程组多达似总共差值：

alpha为一常总共，不一定引0.04~0.06

总共差值发散时

再一总共差值必得每个缩放的R差值。

必先为人检测：HOG+SVM

HOG：Histogram of Oriented Gradient, 路径发散直方左图

统计数据一定周边地区里的缩放的发散和其路径，转换成刻画子。

例如一个cell之年前8*8 缩放，统计数据9个路径的发散信息（9个bin），则总共差值单单8 * 8缩放的发散和其路径，同时按照每360/9=40度统计数据发散路径，制作公司成直方左图。最后每个cell互换一个9维的基底向需求量。

同时也可以将多个cell构成一个block，例如2 * 2 cell构成一个block，则一个block互换一个2* 2 *9 =36维基底。

单单应用领域之年前，不一定引通常个数的滑动售票处来提引HOG基底，例如：售票处个数置置为64 * 128，每8 * 8 个缩放构成一个cell，每2 * 2 个cell构成一个block，一共有（8-1）* （16-1）=105个block，则每个售票处的基底维度为105 * 36 =3780

必先为人重辨识（ReID：Person Re-Identification）

依靠CV取而代之技术说明左图形或摄像机序列于之年前是否普遍存在特定必先为人得取而代之技术。

总共据集统称：培训集，验证集，Query，Gallery。培训集与验证集上培训仿真，然后依靠仿真对Query和Gallery之年前的幻灯片提引基底总共差值雷同度，对于每个Query在Gallery之年前找单单年前N个与之雷同的幻灯片。

2个大路径：基底提引，乘积深造

普遍存在的挑战：摄像机很低分辨率，遮盖，着重/姿态变异，暗照

奇特检测：Haar + Adaboost

Haar堆栈：OpenCV之年前有14个堆栈，最早只有4个堆栈

总共差值原理：sum（白）-sum（黑），选择完全大致相同类型的堆栈（堆栈个数，堆栈右方）可以赢取完全大致相同的基底差值。

积分左图：Integral Image， 又叫Summed Area Table。Harr基底的总共差值需要重复总共差值再一目标周边地区里的缩放差值，应主要用途积分左图可以大大增加总共差值需求量。

记点（x，y）一处的缩放差值为I（x，y）则

Adaboost：通过级联原理（Cascade）将多个弱分类学器（CART决策树）变成一个强分类学器：要总共差值每个所分类学器的误差率，要只用指总共损失函总共

OpenCV还全力支持LBP + Adaboost 和HOG+Adaboost的原理顺利完成奇特辨识

Canny锯齿状检测用黎曼一阶偏；大连锁反应对左图形顺利完成滤奈器，必单单发散左图的幅差值与路径非以致于大差值抑制作用：将“宽”的锯齿状转变成“宽大”的锯齿状用较很低阈差值必先见到锯齿状，用很低阈差值先找单单与锯齿状相连的锯齿状（更换成伪锯齿状）RANSAC：Random Sample Consensus

随机采样一致连续性：在一堆样本点之年前，随机引2个点做一条圆周，同时置定一个阈差值T，统计数据样本点到该圆周的最多于相等T的点的位总共（内点）， 连续不断增需求量引样本点，做圆周，找单单内点最多的那条圆周。

除此之外，还可以用RanSAC找也就是说点。

贝格转换：直角投效影之年前的一条圆周y=ax+b，也可以读到单单b=-ax+y，此时当（x，y）通常时，b=-ax+y也是一条圆周，只不过是在参总共密紧（贝格密紧）之年前即直角投效影之年前的一条圆周y=ax+b，互换贝格密紧之年前的一个点（a，b），并不一定贝格密紧上的一条圆周b=-ax+y，互换于直角投效影之年前的一个点（x，y）直角投效影两点未确定一条圆周，互换于贝格密紧之年前两条圆周的中点；直角投效影亦同交亦会，互换于贝格密紧之年前三条圆周的中点由于y=ax+b无法声称梯度为无穷的情况（即直线于x轴的圆周），故考虑将经验主义投效影换为以致于投效影。

此时，直角投效影之年前的一个点（x0，y0）互换于贝格密紧之年前p-theta的一条曲两道；直角投效影之年前亦同交亦会，即互换于贝格密紧p-theta之年前三条曲两道的中点

4. 检测一个凸贝格转换的意识形态为：见到一个共连续性。检测圆周，则梯度与截距为基本的（或p与theta）。检测凸，则凸心与半径是基本的。也是在参总共密紧（凸心；还有-半径）之年前见到多条曲两道相交的点，此时即见到了凸。

Log转换（同上意不是LOG李群）与Box-Cox转换

Log转换：主要用途稳定期望差值，可将弧度分布区里，转换为正态分布区里，可使左图形更为亮（应为log函总共对很低差值扩展更为强）

Box-Cox转换：主要用途连续的常需求量不意味着正态分布区里的情况。

LOG李群和DOG李群：

LOG李群：Laplace Of Gaussian, 通过对左图形的下述；大的零差值来顺利完成锯齿状检测。由于李群演算对则否声来得尖锐，所以LoG是必先对左图形顺利完成黎曼平直，先应主要用途Laplace李群顺利完成锯齿状检测（LoG李群可以必）

DoG李群：Difference of Gaussian，黎曼函总共的频域，将左图形在完全大致相同sigma参总共下的黎曼滤奈器结果相比，赢取频域左图。

因为DOG李群在总共差值上来得简单，所以常用DOG李群来替代LOG李群。

二者略低k-1倍，但不不良影响以致于差值点的检测

下述；大与楔形凸连续性

一阶；大的正负，都有函总共差值f(x)的变小或减小

下述；大的正负，都有的是梯度(梯度即一阶；大)的变小或减小

楔形凸的并不一定：

从下述；大的正负也能说明单单楔形凸连续性

下述；大为正，陈述梯度越好来变大，即楔形函总共（同上意看上两道的左图形）

下述；大为负，陈述梯度愈来愈小，即凸函总共

下述；大为0，陈述梯度的变异率为0，即保持同一梯度（变异率）

罕见的拟合法

以上三种是最最罕见的拟合原理，除此之外，还有一般而言几种拟合：

其之年前最罕见的两种多项式拟合法为：

一个系由统拟合：每两个点未确定一个函总共，每个函总共就是一个一个系由统，函总共完全大致相同，一个系由统就完全大致相同，所以并不一定之年前说“高性能一个系由统”，然后把所有一个系由统段则结合成一个函总共，就是再一的 拟合函总共。

引伸：

幻灯片的好似与减小———拟合原理（最多达邻拟合与双线连续性拟合）

例如一个3*3 的256视左图左图，缩放乘法（请注意src左图）为：

将其好似为4*4的左图形（请注意dst左图）:

最多达邻拟合的方程组为：

4*4 左图形之年前(0, 0)一处的差值为：（0 * 3/4， 0* 3/4）=（0，0）

即4*4 左图形之年前(0, 0)一处的差值，即为src途之年前（0，0）一处的左图

4*4 左图形之年前(1, 0)一处的差值为：（1 * 3/4， 0* 3/4）=（0.75，0），为原本src左图之年前（0.75，0）一处的差值，此时亦会选用四舍五入的原理，即src左图之年前的（1，0）一处

依此原理，4* 4 乘法总共差值必得：

这种线连续性是简单的左图形投效影线连续性，功效也是最要好的：好似由酒瓶，减小由失真（因为选用了四舍五入的原理）。这种原理不现代科学，因为当坐标轴为0.75时，不一定会就简单的引为1，而是依靠源左图这个绑定点四周的4个真实点按照一定的自然总共差值单单来。此时就引入了双线连续性拟合。

双线连续性拟合：在x和y路径，分别做线连续性拟合

仅有Q11，Q12，Q21，Q22这4个点的坐标轴和这4个点的差值，现给单单P点坐标轴，必P点的差值。此时就要只用双线连续性拟合（必先必R1，R2的差值，然后先必P点的差值）

双线连续性拟合的方程组为：

例如dst左图之年前（1，1）一处，由最多达邻拟合赢取的dst左图坐标轴为(0.75, 0.75), 该点是一个绑定点，一定会由其四周的4个点(0,0), (0,1), (1,0), (1,1)决定。

由于(0.75, 0.75)离(1, 1)要更为多达一些，那么（1，1）一处所起的效用就更为大一些。由方程组的系由总共uv=0.75* 0.75可揭示。而(0.75, 0.75)离(0, 0)要多于一些，那么（0，0）一处所起的效用就更为小一些。由方程组的系由总共(1-u)(1-v)=0.25* 0.25可揭示。

NLM去则否线连续性

Non Local Means, 非连续连续性千分之。

原理：假置同一幅左图形上，有很多雷同的图形，因此先有则否声的周边地区里，可以通过某种方式意味著，将雷同的图形周边地区里来更换则否声周边地区里，从而达到较好的去则否功效，并且不太多的损失或许。

左图形大幅度提高线连续性直方左图均衡简化，高斯LOG，gamma 转换左图形大幅度提高，罕见于对左图形的照度，分辨率，饱和度，黄紫色等顺利完成适度，增特其准确度，增加则否点。左图形大幅度提高多半是多个线连续性的组合，一般流程为：左图形去则否，增特准确度（分辨率），视左图简化或者获引左图形锯齿状基底（对左图形顺利完成李群），二差值简化等等。左图形大幅度提高原理完全大致相同，应用领域应用领域完全大致相同，政治事件之年前需要灵活依靠多张原理。左图形去则否：等同于很低通滤奈器器（则否声是较很低频）增特准确度：为较很低通滤奈器器左图形应用领域之年前，李群是锐简化，积分是含糊

左图形锐简化：使视左图交相辉映大幅度提高，使含糊左图形变得准确

左图形含糊：左图形收到千分之演算或积分演算。

李群演算, 能够突单单左图形或许，使左图形变得更为特准确，laplus是一种李群李群，它的应用领域可大幅度提高左图形之年前视左图基因突变的周边地区里，减弱视左图的缓慢变异周边地区里。

左图形大幅度提高：对总共log转换

由于对总共函总共曲两道在缩放差值较很低的周边地区里梯度大，在缩放差值较较很低的周边地区里梯度小，所以经过对总共转换，左图形较暗周边地区里的分辨率将稍稍提升，大幅度提高了左图形的其下属或许。

左图形大幅度提高：Gamma转换

主要主要用途左图形的修正，大幅度提高左图形分辨率，适主要用途视左图过较很低或视左图过很低的幻灯片修正。对于分辨率太低，并且适度照度偏较很低（变焦过曝）意味著的左图形，大幅度提高功效值得同上意。

r差值以1为重合，差值越好小，对很低视左图大部分的扩展效用就越好强（此时极度雷同于log转换）；差值变大，对左图形较很低视左图大部分的扩展效用就越好强（此时极度雷同于指总共转换）。通过完全大致相同的r差值，就可以大幅度提高很低视左图（或者较很低视左图）大部分或许的效用。

一种大幅度提高左图形分辨率的原理：

大的变大，小的越好小（可以读到一篇论文）, 例如[10, 30]转变成[-10, 50],可以用一般而言原理

必均差值：（10+30）/2=20必均差值范围内[10-20, 30-20] 即为[-10，10]乘系由总共，假置为2，即[-10, 10]* 2=[20, 20]应只用原范围内：[10,30]+[-20, 20]=[-10,50]左图形压缩：

左图形压缩：svd，傅里叶转换，基转换（应主要用途小奈基与傅里叶基，JEEG应主要用途的是傅里叶基）

左图形的锯齿状检测：

LoG李群：Laplacian of Gaussian李群

必先对左图形做黎曼滤奈器，然后先必Laplacian下述；大，最后检测滤奈器结果的零对角（Zero crossing）可以获得左图形或表面的锯齿状。

锯齿状检测最罕见的几种原理：Sobel李群，Laplacian李群，Canny李群等

Roberts李群（0的路径，即为边的路径）

2. Prewitt李群

3. Sobel李群：在Prewitt李群上特了值，最多于多达的缩放值较很低

4. Laplacian李群：二位李群李群，也是下述李群李群

其本质：做李群，必频域

左图形配准线连续性(3类)基于视左图和堆栈也就是说线连续性:

MAD: Mean Absolute Differences 千分之毕竟差线连续性

SAD: Sum of Absolute Differences 毕竟误差和

SSD: Sum of Squred Differences , 误差平方和，也叫差方和

MSD：Mean Squred Differences， 均期望差值线连续性

NCC：Normalized CrossCorrelation，初始值互相山海线连续性（或初始值对角相山海线连续性），该线连续性依靠了雷同系由总共的总共差值，来总共差值两张左图形的关的连续性。

SSDA：Sequential Similarity Detection Algorithm，序列于关的连续性检测线连续性：置定一个与之，共计毕竟误差和，该差值超过阈差值，则顺利完成下一次也就是说。

SATD: Sum of Absolute Transformed Difference, 该线连续性也经常主要用途摄像机解码之年前

基于基底的也就是说线连续性：

Canny线连续性等

基于域转换的原理：

傅立叶；还有-梅林转换

小奈转换。

左图形修缮：两道积来得小的，叫作Inpainting两道积大的称作Image Completion左图形超分：超级分辨率， Resolution

基于拟合的改建：传统原理

基于机率的改建：反投效影，最主要后验机率

基于机器深造与最深一处深造的改建

左图形整块（制作公司全景幻灯片）常用线连续性：

就是找无论如何的线连续性：SIFT, SURF, ORB，Point

SIFT：Scale-Invariant Feature Transform

基本基底转换， 这是一种找无论如何的原理。步骤如下：

构建多材质密紧（DOG，黎曼频域），检测以致于差值点依靠拟合等原理，通过上一步赢取的多个以致于差值点，必单单无论如何转换成基底刻画点：依靠直方左图统计数据无论如何定义域范围内内的缩放的发散路径，必单单无论如何的主路径，基底刻画子

提引材质基本周边地区里－－》初始值材质－－》摆动初始值－－》基底刻画子（再一是：右方＋128维向需求量）

SURF：Speed Up Robust Features

特速强而有力基底（也是找无论如何）。大致线连续性与SIFT大致相同，但比SIFT较很低效，依靠Hessian乘法的必先为列于式作基底点检测，并用积分左图特速演算。

是SIFT的桃花心木，功效没有人SIFT好，但反应速度更为快。

ORB: Oriented FAST and Rotated BRIEF

基于FAST 和BRIEF基底刻画子提单单来，运必先为时间平均速度，来得常用与单单生产之年前

再一目标爱国运动检测线连续性：时代背景频域法暗流法帧差法。

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