Open CV学习记录(二十二)—图像处理基本知识

Mat 的初始化可以使用复制构造函数或者赋值运算符,不进行储存像素值的矩阵复制,只复制矩阵头。
clone()和copyTo进行整体复制。
设定某部分区域,可以使用Rect或Range
HSV把颜色分解成色调、饱和度和亮度,抛弃最后一个元素,使算法对输入图像的光照条不敏感
CIE L*a*b是一种在感知上均匀的颜色空间,它适合用来度量两个颜色之间的距离
通过颜色空间缩减可以大大降低运算复杂度
查找表提高运算效率

对一张图像进行傅里叶变换就是将它分解为正弦和余弦俩部分,也就是将图像从空间域转换到频域。
傅里叶变换后,频域值是复数,因此需要使用实数图加虚数图,或者幅度图像加相位图像。
在实际处理过程中,仅仅使用了幅度图像,因为幅度图像包含了几乎所有的需要信息。
在频域中,对于一副图像,高频部分代表了图像的细节、纹理信息;低频部分代表了图像的轮廓信息。如果对一副精细的图像使用低通滤波器,那么滤波后就只剩下轮廓了。
傅里叶变换在图像处理中可以做到图像增强与去噪、图像分割之边缘检测、图像特征提取、图像压缩等。

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