平滑处理（smoothing)也称模糊处理（bluring)，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。处理降低图像分辨率时，平滑处理是好用的方法。（1）图像噪声：指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。
全网很全的C++基础入门，针对每一个概念以及概念之后的代码实现运行结果。可以帮助新手很快上手，也可以帮助老手回顾C++。
如果想要将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像：如放大或者缩小图像金字塔是图像中多尺寸表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。
c++程序执行时，将内存划分4个区域内存四区的意义：不同区域存放的数据，赋予不同的生命周期由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量注意：不要返回局部变量的地址，栈区开辟的数据由编译器自动释放由程序员分配释放，若程序员不释放，程序结束后自动释放，C++中主要利用new在堆区开辟内存，然后把数据保存在堆区，指针地址还保存在栈区作用：C++中利用new操作符在堆区开辟数据
这次示例程序分别演示了用resize、pyrUp、pyrDown来让源图像进行放大缩小操作原图显示：通过不断放大缩小得到如下：
什么是阈值化？答在对各种图形进行处理操作的过程中，需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或者高于一定值的像素。阈值可以被视作最简单的图像分割方法。
对于刚刚入手OpenCV的小白，又第一次接触pycharm编译器。所以在配置opencv库的时候遇到很多问题。最后，我用下面的方法解决。
如果需要展示读入的图像，或者展示对读入图像进行一系列操作后的图像时，使用cv2.imshow()；如果不需要展示图像，而是绘制一个新的图像，使用plt.imshow()。plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，但是不能单独显示，后面跟着plt.show()才能显示出来。
开头一下上一篇学习完了图像的基础操作，这一篇博客是记录图像处理的一部分。回顾python版的OpenCV第二篇，对于相关的图像处理也有一定的了解。视频参考B站，也是一位计算机视觉的大佬推荐。...
开头一下：本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子，分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子）。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。
说明模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv中有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。
汇总之前这一节还有一个scharr滤波器（也是算子）没有介绍，先介绍一下。。。
大学实验室指导老师说过“学习是无聊的。没有人说学习是快乐的，那是扯淡！”。
说明图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理技术中的一种特征提前技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换的结果。霍夫变换运行两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或者直线映射到另一个坐标空间的一个点形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。
重映射是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指置的过程。为了完成重映射过程，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为源图像与目标图像像素坐标不是一一对应的。g()是目标图像，f()是源图像，而h(x,y)是作用于(x,y)的映射方法函数。
元组是用圆括号括起来的，元素之间用逗号隔开。其中，元组也是一种序列，与字符串、列表类似。元组中的元素不能更改，与字符串类似元组的存储类型可以是任何类型的数据，这一点与列表相同。...
开头一叙：无论是以后学习需要或者是三年后的工作需要，都需要用到python的工具，也接着这次活动的机会，把python系统的学一遍。跟着，让python知识从入门到精通。
仿射变换（Affine Map)又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。保持二维图形之间的相对位置保持不变，平行线依然是平行线，且直线上的点的位置顺序不变。
无论是以后学习需要或者是三年后的工作需要，都需要用到python的工具，也接着这次活动的机会，把python系统的学一遍。跟着大佬，让python知识从入门到精通。
canny之类边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但是并没有将轮廓作为一个整体。所以，这一章主要学习的是边缘像素组成轮廓。
最近把一部电视剧《天才基本法》看完了，学了一句话：“一以贯之的努力，不得懈怠的人生”，今天学直方图均衡化的时候，书上只介绍直方图均衡化后的效果，并没有讲解直方图。
说明：实际应用中，常常会将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求。
集合 – set（1）没有值的字典 无序—不支持索引s = {1 , "alex" , True } print(s) # 输出：{False, 1, 'alex'}（2）天然去重s = {1 , "alex" , False , 12 , 13 , 12 , 12 , 24 , 12 } print(s) # 输出：{False, 1, 12, 13, 'alex', 24}
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如下：用人手图来举例说明凸缺陷概念。手周围深色的线描画出凸包，A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”，这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。函数说明：返回默认的随机数生成器。解释：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸边形，它是包含点集中所有的点。
识别银行卡号项目是第一次接触OpenCV的项目，在网上也看到很多大佬完成这个项目。首先感觉这个项目涉及的知识点都是之前学到，其中包括（【[读取图像、灰度转换、二值化操作]】【[礼帽、归一化、闭操作]】以及【[获取图像轮廓、描绘轮廓、模板匹配操作].........
def 函数名（参数列表） : 函数体函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
迭代器、函数名的第一类对象、f-格式化、模块
矩函数在图像分析中涉及很多地方，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。
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