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大二在读本科生，只希望在该努力的年纪不要过度贪恋安逸，但因热爱，愿迎万难

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OpenCV中的特征检测与描述 —— 理解特征 + 哈里斯角检测 + Shi-Tomas拐角检测器
在拼图游戏中，我们会得到很多的小图像，然后正确组装它们以形成大的完整的图像，但是我们是怎么完成这个过程的呢？我们可不可以将相同的理论投影在计算机中让计算机也可以完成拼图游戏？如果计算机有这样的能力，我们就可以给计算机提供很多自然风光的真实图像，然后计算机会将这些图像拼接成一个大图像。再想想如果这个场景应用在建筑物或任何结构，为计算机提供大量图片，计算机又如何创建3模型呢？
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作者小头像 ErrorError! 2022-05-04 11:02:23
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OpenCV中的图像处理 —— 霍夫线 / 圈变换 + 图像分割（分水岭算法） + 交互式前景提取（GrabCut算法）
经过上一节中”模板匹配”的了解，是不是发现我们有点儿目标检测的雏形了呢？这一部分说的霍夫线变换也是一个不断深入的关键点。如果可以如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术，即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状，我们将看到它**如何作用于一条线**
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作者小头像 ErrorError! 2022-05-04 01:20:35
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OpenCV中的图像处理 —— 傅里叶变换+模板匹配
关于傅里叶变换最重要的两个概念：时域与频域。以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析，而频域是什么呢，它是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，频域图显示了在一个频率范围内每个给定频带内的信号量。贯穿时域与频域的方法之一就是大名鼎鼎的**傅里叶分析**，它可以分为傅里叶级数和傅里叶变换，傅里叶变换也就是我们这一部分要说的东西
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作者小头像 ErrorError! 2022-05-02 16:52:39
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OpenCV中的图像处理 —— 直方图大章（查找、绘制及分析+均衡化+二维直方图+直方图反投影）
我们可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布，它是在X轴具有像素值（不一定是0~255），在Y轴上具有图像中相应像素数的图，通过直方图我们可以直观地了解图像的对比度、明暗程度和强度分布等信息
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-27 16:52:33
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计算机视觉的几个经典算法 —— 最小二乘法 + RANSAC + 哈希算法（附DCT） + 图像聚类算法
在了解最小二乘法之前，我们有必要先说说线性回归，所谓线性回归我们最常见的例子y=2x这个一元线性回归方程中，斜率2就是回归系数，它表示的是x变动时，y与之对应的关系，而线性回归就是表示一些离散的点在总体上是最逼近某一条直线的
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-26 18:19:42
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OpenCV计算机图像处理 —— 凸性缺陷 + 点多边形测试 + 形状匹配 + 轮廓分层与cv.findContours()
一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-25 17:53:10
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OpenCV中的图像处理 —— 轮廓入门+轮廓特征
万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-23 08:41:13
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初探三维计算机视觉（三维重建）—— 相机模型 + 双目系统 + 点云模型
咱就是说注终于到三维计算机视觉部分了，本篇内容主要先浅谈一下三维计算机视觉的基本概念和应用，在后续我们会好好学学三维重建hiahiahia~
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-20 20:06:03
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OpenCV中的图像处理 —— 图像梯度+Canny边缘检测+图像金字塔
首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-20 10:19:46
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换
首先我们要了解什么是阈值，阈值能干什么？简单阈值是我们设置的一个临界值，这个临界值的作用就是对应图像中的每一个像素，如果它小于这个临界值就将其设置为0，若其大于这个临界值则将其设置为最大值（一般为255），在使用阈值之后的图像就会只剩两个颜色像素：最大值和最小值，在掩膜的运用比较多，我们后续详细讲
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作者小头像 ErrorError! 2022-04-20 10:12:04
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