今日、人工知能は熱く、付随するマシンビジョンも非常に有望であり、マシンビジョンは画像処理と密接に関連しています。ここで、画像処理とコンピュータビジョンの関連機能を詳しく説明するために、画像処理とコンピュータビジョンの関連機能について詳しく説明します~~~~~
image.binary_to_grayscale(binary_image_value)
バイナリ値（0-1）に対応するグレイ値（0-255）を返します。
image.binary_to_rgb(binary_image_value)
バイナリ値（0-1）に対応するRGB888形式でタプル（r、g、b）を返します。
image.binary_to_lab(binary_image_value)
バイナリ値（0-1）に対応するLAB形式のタプル（l、a、b）を返します。
Lの範囲は0〜100で、AおよびBの範囲は-128〜128です。
image.binary_to_yuv(binary_image_value)
バイナリ値（0-1）に対応するYUV形式でタプル（y、u、v）を返します。
Yの範囲は0〜255で、UとVの範囲は-128〜128です。
image.grayscale_to_binary(grayscale_value)
グレイ値（0-255）に対応するバイナリ値（0-1）を返します。
image.grayscale_to_rgb(grayscale_value)
グレイ値（0〜255）に対応するRGB888形式のタプル（r、g、b）を返します。
注釈
変換にはRGB565-> RGB888プロセスを使用するため、このメソッドは純粋なRGB888システムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.grayscale_to_lab(grayscale_value)
グレイ値（0〜255）に対応するLAB形式のタプル（l、a、b）を返します。
Lの範囲は0〜100で、AおよびBの範囲は-128〜128です。
注釈
RGB565-> LABプロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なLABシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.grayscale_to_yuv(grayscale_value)
グレー値（0〜255）に対応するYUV形式でタプル（y、u、v）を返します。
Yの範囲は0〜255で、UとVの範囲は-128〜128です。
注釈
変換にはRGB565-> YUVプロセスを使用するため、このメソッドは純粋なYUVシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.rgb_to_binary(rgb_tuple)
RGB888形式でタプル（r、g、b）に対応する中央範囲しきい値のバイナリ値（0-1）を返します。
注釈
RGB888-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なRGB888システムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.rgb_to_grayscale(rgb_tuple)
タプル（r、g、b）に対応するグレイ値（0〜255）をRGB888形式で返します。
注釈
RGB888-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なRGB888システムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.rgb_to_lab(rgb_tuple)
RGB888形式のタプル（r、g、b）に対応するLAB形式のタプル（l、a、b）を返します。
Lの範囲は0〜100で、AおよびBの範囲は-128〜128です。
注釈
RGB888-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なRGB888システムのような正確な値を返しません。
ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.rgb_to_yuv(rgb_tuple)
RGB888形式のタプル（r、g、b）に対応するYUV形式のタプル（y、u、v）を返します。
Yの範囲は0〜255で、UとVの範囲は-128〜128です。
注釈
RGB888-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なRGB888システムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.lab_to_binary(lab_tuple)
タプル（l、a、b）に対応する中央範囲のしきい値のバイナリ値（0-1）をLAB形式で返します。
注釈
変換にはLAB-> RGB565プロセスを使用するため、このメソッドは純粋なLABシステムのように正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.lab_to_grayscale(lab_tuple)
タプル（l、a、b）に対応するグレイ値（0〜255）をLAB形式で返します。
注釈
変換にはLAB-> RGB565プロセスを使用するため、このメソッドは純粋なLABシステムのように正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.lab_to_rgb(lab_tuple)
LAB形式のタプルlab_tuple（l、a、b）に対応するRGB888形式のタプル（r、g、b）を返します。
注釈
変換にはLAB-> RGB565プロセスを使用するため、このメソッドは純粋なLABシステムのように正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.lab_to_yuv(lab_tuple)
LAB形式のタプル（l、a、b）に対応するYUV形式のタプル（y、u、v）を返します。
Yの範囲は0〜255で、UとVの範囲は-128〜128です。
注釈
変換にはLAB-> RGB565プロセスを使用するため、このメソッドは純粋なLABシステムのように正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.yuv_to_binary(yuv_tuple)
タプル（y、u、v）に対応する中央範囲のしきい値のバイナリ値（0-1）をYUV形式で返します。
注釈
YUV-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なYUVシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.yuv_to_grayscale(yuv_tuple)
タプル（y、u、v）に対応するグレイ値（0〜255）をYUV形式で返します。
注釈
YUV-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なYUVシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.yuv_to_rgb(lab_tuple)
YUV形式のタプル（y、u、v）に対応するRGB888形式のタプル（r、g、b）を返します。
注釈
YUV-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なYUVシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.yuv_to_lab(yuv_tuple)
YUV形式のタプル（y、u、v）に対応するLAB形式のタプル（l、a、b）を返します。
Lの範囲は0〜100で、AおよびBの範囲は-128〜128です。
注釈
YUV-> RGB565プロセスが変換に使用されるため、このメソッドは純粋なYUVシステムのような正確な値を返しません。ただし、イメージライブラリは内部でこのように機能するのに適しています。
image.load_descriptor(path)
ディスクから記述子オブジェクトをロードします。
pathは、記述子ファイルが保存されるパスです。
image.save_descriptor(path, descriptor)
記述子オブジェクト記述子をディスクに保存します。
pathは、記述子ファイルが保存されるパスです。
image.match_descriptor(descritor0, descriptor1[, threshold=70[, filter_outliers=False]])
LBP記述子の場合、この関数は2つの記述子の違いを反映する整数を返します。この距離測定は特に必要です。この距離は類似性の尺度です。この測定値が0に近ければ近いほど、LBPF機能点の一致がよくなります。
ORB記述子の場合、この関数はkptmatchオブジェクトを返します。上記を参照。
しきい値は、ORBキーのあいまいなマッチングサービスをフィルタリングするために使用されます。
より低いしきい値は、キーポイントマッチングアルゴリズムと密接に関連しています。しきい値は0〜100（int）です。デフォルト値は70です。
filter_outliersは、ORBキーポイントの外れ値をフィルタリングするために使用されます。特徴点により、ユーザーはしきい値を増やすことができます。デフォルト設定はFalseです。
