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第三部分 掌握 imgproc 组件
第六章 图像处理
6.1、线性滤波： Pdf.P170
Pdf.P171
平滑处理(smoothing)（模糊处理(bluring)）-- 使用频率很高 -- 用途：较少图像上的 噪点 / 失真。降低分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。
图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。
消除图像中的噪声成分 叫做 图像的 平滑化 / 滤波操作。... 因此 一个能降低高频成分的滤波器就能够减弱噪声的影响。
图像滤波 目的两个：(1)抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；(2)为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
对 滤波处理 的要求 两个：(1)不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；(2)是图像清晰视觉效果好。
平滑滤波 -- 低频增强的空间域滤波技术 -- 目的两类：(1)模糊；(2)消除噪音。
空间域的 平滑滤波 一般采用简单平均法进行，就是求 邻近像元点 的 平均亮度值。邻域的大小 与 平滑的效果 直接相关，邻域越大 平滑的效果越好，但邻域过大，平滑也会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此 需合理选择 邻域的大小。
滤波器 形象的比喻：把滤波器想象成 一个包含 加权系数 的窗口，当使用这个滤波器 平滑处理图像时，就把这个窗口放到图像之上，透过这个窗口来看我们的图像。
Pdf.P172
线性滤波器：经常用于 剔除输入信号中不想要的频率 或者 从许多频率中选择一个想要的频率。
几种常见的线性滤波器：
低通滤波器：允许低频率通过；
高通滤波器：允许高频率通过；
带通滤波器：允许一定范围频率通过；
带阻滤波器：阻止一定范围频率通过 并且 允许其他频率通过；
全通滤波器：允许所有频率通过，仅仅改变相位关系；
陷波滤波器(Band-Stop Filter)：阻止一个狭窄频率范围通过，是一种特殊带阻滤波器。
6.1.4、滤波和模糊
滤波 试将信号中 特定波段频率 滤除的操作，是抑制和放置干扰的一项重要措施。
滤波 分 低通滤波 和 高通滤波 两种：高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数的滤波操作，高斯低通滤波 就是 模糊，高斯高通滤波 就是 锐化。
6.1.5、邻域算子与线性邻域滤波
方框滤波 -- BoxBlur函数
均值滤波（邻域平均滤波） -- Blur函数
高斯滤波 -- GaussianBlur函数
6.2、非线性滤波：
中值滤波 -- medianBlur函数
双边滤波 -- bilateralFilter函数
6.3、形态学滤波（1）：
腐蚀
膨胀
6.4、形态学滤波（2）：
开运算
闭运算
形态学梯度
顶帽
黑帽
6.5、漫水填充
6.6、图像金字塔与图片尺寸缩放
6.7、阈值化
第七章 图像变换
7.1、基于OpenCV的边缘检测
7.2、霍夫变换
7.3、重映射
7.4、仿射变换
7.5、直方图均衡化
第八章 图像轮廓与图像分割修复
8.1、查找并绘制轮廓
8.2、寻找物品的凸包
8.3、使用多边形将轮廓包围
8.4、图像的矩（ZC：这是什么？矩形？）
8.5、分水岭算法
8.6、图像修补
第九章 直方图与匹配
9.1、图像直方图概述
9.2、直方图的计算与绘制
9.3、直方图对比
9.4、反向投影
9.5、模板匹配
第四部分 深入 feature2d 组件
第十章 角点检测
10.1、Harris 角点检测
10.2、Shi-Tomasi 角点检测
10.3、亚像素级 角点检测
第十一章 特征检测与匹配
11.1、SURF特征点检测
11.2、SURF特征提取
11.3、使用FLANN进行特征点匹配
11.4、寻找已知物体
11.5、ORB特征提取
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