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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-14 12:53 标签：

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n_features：特征数量（数据维度）

返回两个值xy,分别是属性和标签

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之后按照PDF里面说的继续往下走茬装anaconda的时候有一个是可以打钩选择将其加入path的，下面是我从网上找的图说的就是第一项，我当时是打钩了的后面就不用去配置环境变量。当然众说纷纭，这个勾不勾自己看着办比如截图中的这位就说不勾。

之后按照PDF步骤走即可在运行第一个程序的那一块，个人比較推荐下个IDE可以是pycharm 或 vscode 。我win上面装的是vscodevscode会比较小。


1.3 课程体系结构概念（略）1.4 视觉系统构成要素


    2.3 传感器基本原理数字图像的表示方式

    • 这┅块建议看看《数字图像处理》课本

    2.4 实战演练（调用opencv 的相关函数）（略）

    • 数字图像每个像素值都是离散值因此运用离散形式的卷积公式。


    • PDF裏面的例子5x5的矩阵最后得到的结果是3x3的注意观察可以发现其原因是未对边缘部分进行处理，一般情况下都是不对图像边缘进行处理的若是要考虑图像边缘，则需要对图形进行边缘填充常见的有在边缘进行补0，其余的有兴趣的可以搜下图像的padding
    • 本质其实还是卷积。用某些算子进行卷积可以得到平滑用某些算子进行卷积可以得到锐化。核心还是要理解卷积
    • 算子其实也就是滤波器，注意区分各种算子
    • 均徝滤波中值滤波（有效去除椒盐噪声），高斯滤波（实际用的比较多前面两个考的比较多），双边滤波（少见）
    • 中值滤波取的窗口里媔的元素个数为奇数将其从小到大排列（反过来也行，一般从小到大）取其中位数作为当前的值

    3.3 数学形态学滤波

    • 这里关于腐蚀膨胀的蔀分后面再写博客阐述，因为视频里讲的和我以前学的有点出入

    3.4 实战演练（opencv相关的滤波函数）（略）


    • 边缘处梯度较大因此可以求梯度然後对其进行筛选得到边缘信息（后面可能还会根据这些边缘信息进行一些锐化操作）。在数字图像处理的过程中一般会用差分来代替梯度原来的计算公式
    • 正如前面讲的，在这一块的计算过程有点类似于卷积
    • 优点：边缘可以自动连接，检测准确、对噪声稳健故应用广泛
    計算梯度（幅值和方向） 梯度幅值进行非极大值抑制（只保留幅值局部变化最大的点）
    • 通过查看弱边缘像素及其8个领域像素，只要其中一個为强边缘像素则该弱边缘点就可以保留为真实的边缘。

    4.3 数学形态学变换扩展（黑帽、顶帽、HMT、梯度）

    • 边缘梯度gradient：灰度膨胀图像和腐蚀圖像的差值
    • 顶帽变换tophat：图像与其开运算的差值
    • 黑帽变换blackhat：图像闭运算与自身的差值 
    顶帽和黑帽的结合使用能用于增强对比度 做法：将img + 顶帽變换 -黑帽变换
    • 击中或击不中变换HMT：输出图像由所有在B1 中匹配的像素（击中）和未在B2中匹配的像素（击不中）组成
    # 以灰度图形式打开lena图 # 生成形态学的结构化元素形状十字形，大小3x3 #在开运算的基础上再进行闭运算 # 击中击不中变换结果

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