Python OpenCV图像处理高级教程（一）有哪些内容？

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色彩空间变换与边缘、轮廊检测，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：+灰度色彩空间：去除彩色信息，将图像转换为灰阶，常用于人脸检测+BGR色彩空间：蓝-绿-红色彩空间，每个像素由三个颜色通道组成，广泛应用于图像处理和计算机视觉。

色彩空间变换与边缘、轮廓检测

在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：

• 灰度色彩空间：除去彩色信息，将其图像转换成灰阶，常用于人脸检测
• BGR色彩空间：蓝-绿-红色彩空间，每个像素点由一个三元数组表示，数组中每个值代表一个颜色的
• HSV色彩空间：H（色调），S（饱和度），V（黑暗程度或明亮程度），常用于做图像颜色判定

1.傅里叶变换

这里引入一个概念：
把图像中的像素看成是由不同频率的波（声波）组成，那整个图像就是由不同波叠加得到的。通过波的信号变化强度可以知道图像像素的变化强度（通过像素值乘以卷积核观察像素值变化），从而标记出哪些是噪声区域，哪些是感兴趣区域，分离图像数据。

傅里叶变换：简单说就是通过像素图像乘以卷积核，得到一个新的像素图像（把图像中最明亮的像素放到图像中央，然后以这个像素为中心扩散逐渐变暗，在边缘的像素最暗）

与深度学习中cnn算法有点相似，都是需要乘以一个卷积核来改变数据特征，不同的是，cnn是降维度提取特征值，而傅里叶变换保持图像的维度不变。

1.1高通滤波器

高通滤波器（HPF）检测某个区域的像素，根据目标区域像素与周围像素的亮度差来提升该区域像素的亮度。