opencv学习梗概

1、对比度增强:灰色直方图;线性变换;直方图正规化;伽马变化;全局直方图均衡化;限制对比度的自适应直方图均衡化

2、图像平滑:二维离散卷积(卷积定义及矩阵形式,可分离卷积核,离散卷积的性质);

                       高斯平滑(高斯卷积核的构建及分离性,高斯卷积核的二项式近似);

                       均值平滑(均值卷积核的构建及分离性,快速均值平滑);

                       中值平滑;

                       双边滤波;

                       联合双边滤波;

                       导向滤波

     注:平滑和滤波,是相对的一组操作,可以理解为互为逆运算

3、阈值分割:概述(全局阈值分割,阈值函数threshold);

                        直方图技术法;

                        熵算法;

                        Otsu阈值处理;

                        自适应阈值;

                        二值图的逻辑运算

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