【CV学习笔记】———— 基本图片处理知识（此坑还未填完，不定期更新）

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题外话：最近一段时间学校比赛贼多，都是一些创新创业类的，超级费脑子，每天晚上都是一波头脑风暴，找老师找小伙伴一起讨论，每次都是第一天的点子第二天就被我们自己否决了，不得不说，创新创业类的比赛发现机会的眼光很重要，勇气更重要
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（有时间我去找找图片补上，暂时只写一些理论）

图片储存原理

RGB 三色通道

• 加法混色
• 一个像素颜色值（B，G，R）
• 取值范围 [0, 255] , [0.0, 1.0]

CMY(K)颜色空间

• 减法混色
• 印刷常用
• 4通道：
  - Cyan
  - Magenta
  - Yellow
  - Key

HSV/HSL(I)颜色空间

• 画家配色
• 3通道
  - H ：色调
  - S ：饱和度
  - V ：明度
  - L ：亮度

CIE-XYZ颜色空间

• 人类视觉
  - 短波（420-440nm）
  - 中波 （530-540nm）
  - 长波（560-580nm）

CIE-Lab颜色空间

• 3通道
  - L：亮度
  - a：红/绿
  - b：黄/蓝

单通道灰度图

• Gray = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11

空域分析及变换

卷积/滤波

卷积这个概念之前再写CNN的时候提到过，这里不再赘述原理

功能：

• 图像增强
  - 平滑/去噪
  - 梯度/锐化
• 信息提取，检测
  - 边缘，显著点，纹理
  - 模式

边界填补

一个图片经过卷积操作后图片的大小会改变，这时候有一些办法可以进行边界的填补

• 零填补：将边界用零填补，在深度学习中很常见
• 边界复制：用边界的数字填充对应的一行或一列数字
• 镜像：用图片的镜像填充
• 块复制：复制图片填充边界

平滑均值卷积

• 使图像模糊
• 卷积时求均值，用均值代替

平滑中值卷积

• 有效去除椒盐噪声
• 卷积时用中值代替

平滑高斯卷积

(写到这里想说一句，高斯真的是一个贼厉害的数学家)

• 和高斯函数有点关系，突出中心区域

• 有效去除高斯噪声

• 公式： $G_\sigma = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}$

  • x,y为卷积参数坐标
  • $\sigma$为标准差

• 特性： 分解（级联高斯）

  • 二维卷积操作拆分成两个相同的一维卷积