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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。