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在前5节,从最基础的像素开始了介绍,并且着重介绍了像素局部性、RGB图片和YUV图片以及通道的概念。

其实写那么多,很多细节知识也不用都学会,只需要知道计算机在处理图片时,看到的都是一堆像素,而这一堆像素,都是以数据点的形式存放在计算机中的。

为了更好的展示图像和处理图像数据,为图像格式设置了几个通道,比如 RGB 通道。

了解这些基本就可以了,从本节开始介绍一些传统计算机视觉的知识,方便为后面阅读学习基于深度学习的计算机视觉提供知识积累。

在传统计算机视觉中,有一类非常基础的算法,就是对图像进行滤波操作。

什么是滤波

图像滤波是图像处理中最常见的一种操作,它主要是可以改变图像中的某些特征,或者去除图像中的噪声

滤波操作的是通过一定的数学算法来完成的,最常见的滤波方式包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

从名字就可以看出,均值滤波是取一些像素值的平均值作为滤波的输出,中值滤波便是一些像素的中间值作为滤波后的输出。

高斯滤波就稍微复杂一些,人们特意设计了一个符合高斯分布的滤波器,完成对方框内像素的一种运算。

那么取像素中哪些像素值来计算平均值呢?人们设计了一个窗口,作为滤波器的窗口,在后面的神经网络中,这个窗口也可以看做是卷积的卷积核。

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