1、
マスターimgproc成分の第3の部分
第VI章画像処理
6.1、線形フィルタリング：Pdf.P170
Pdf.P171
使用の高周波 - - （スムージング）（ぼかし処理（bluring））を平滑化する用途：画像上のノイズの少ない/歪み。解像度を下げたときに、平滑化処理は、非常に有用な方法です。
画像フィルタリング、ノイズは、被写体像をイメージの詳細機能を維持するための条件下で抑制されることをいいます。
画像のノイズ成分を除去する平滑化/フィルタリング操作画像と呼ばれます。...このようにフィルタを低減することができる高周波成分はノイズの影響を低減することができます。
（1）画像パターン認識機能などのオブジェクトの特徴を抽出するステップと、（2）画像処理の要件を満たすために、混入したノイズを除去するデジタル化された画像：画像は、2つの目的をフィルタリングします。
フィルタ処理の二つのペアが必要です（1）重要な情報とエッジ画像の輪郭などを損傷しない、（2）画像の鮮明さは、良好な視覚的効果です。
空間領域の低周波強調フィルタリング技術 - - 平滑二つの目的：（1）ボケと、（2）ノイズを除去します。
一般的に、単純な平均法を使用して空間領域を平滑化する、それがポイントに隣接する画素の平均輝度値を計算することです。直接近傍の大きさと平滑化の効果は、より大きな良好に近傍の平滑化効果が関係している、周辺が大きすぎ、滑らかなエッジは、出力画像が不鮮明になるように、情報の大きな損失を作り、従って合理化する必要があります近所のサイズを選択します。
メタファー画像フィルタ：画像の上に窓に入れた画像平滑化フィルタは、私たちは窓の画像に目を通すときフィルタは、重み係数を含むウィンドウを想像してみてください。
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線形フィルタは、入力信号の周波数がしばしば不要使用さ拒否または多数の周波数から所望の周波数を選択します。
いくつかの一般的な線形フィルタ：
ローパスフィルタ：低周波数を可能にすることによって、
ハイパスフィルタ：高い周波数を可能にすることにより、
バンドパスフィルタ：によって周波数の範囲を許可します。
バンドストップフィルタ：特定の周波数範囲を遮断することによって、および、他の周波数を可能にすることによって。
オールパスフィルタ：のみの位相関係を変更することにより、すべての周波数を可能にします。
ノッチフィルタ（帯域阻止フィルタ）：狭い周波数範囲を遮断することによって、それは特別な帯域阻止フィルタです。
6.1.4、フィルタおよびファジー
フィルタリングされたパイロット信号の重要な尺度は、特定の波長帯域の周波数動作を濾過し、干渉を抑制するために配置されています。
ローパスフィルタと二つの方法でフィルタリングする高域通過フィルタのタップ：ガウシアンフィルタを用い手段は、フィルタリング動作のフィルタ関数としてガウス関数であり、低域通過フィルタは、ガウシアンぼかしあり、ガウシアンハイパスフィルタリングが先鋭化されています。
6.1.5、線形演算子近隣フィルタリングエリア
Filterブロック - BoxBlur機能
フィルタ（近傍平均フィルタ）を意味 - ボケ関数を
ガウスフィルタ - GaussianBlur機能
6.2非線形フィルタリング：
メディアンフィルタ - medianBlur機能
バイラテラルフィルタリング - bilateralFilter機能
6.3、形態学的フィルタリング（1）：
腐食
うねり
6.4、形態学的フィルタリング（2）：
オープンコンピューティング
開閉動作
形態学的グラデーション
トップハット
ブラックハット
6.5、充填拡散水
6.6、画像サイズの拡大縮小や画像ピラミッド
6.7、しきい値
画像変換の章VII
エッジ検出OpenCVのに基づいて7.1、
7.2、ハフ変換
7.3、リマップ
7.4、アフィン変換
7.5、ヒストグラム均等化
画像分割と画像復元の概要の章VIII
8.1、見つけると輪郭
8.2、凸包のアイテムを見つけます
8.3、囲まれた多角形の輪郭を使用して
8.4、矩形画像（ZC：矩形??どのような）
8.5、流域アルゴリズム
8.6、画像の修理
第IX章のヒストグラムマッチング
9.1、画像のヒストグラムの概要
9.2、ヒストグラムを計算し、プロットされています
9.3、ヒストグラム比較
9.4、逆投影
9.5、テンプレートマッチング
第四成分をさらにfeature2d
章Xのコーナー検出
10.1、ハリスのコーナー検出
10.2、Shi-Tomasi 角点检测
10.3、サブピクセルコーナー検出
章XIの特徴検出およびマッチング
11.1、SURF特徴点検出
11.2、SURF特徴抽出
特徴点マッチングFLANNを使用して11.3、
11.4、既知のオブジェクトを探して
11.5、ORBの特徴抽出
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