guduruyu的专栏

最小二乘法多项式曲线拟合，是常见的曲线拟合方法，有着广泛的应用，这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上，介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合。

KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法）是一种统计分类器，属于惰性学习，对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。KNN的基本思想是：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这K个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新数据的类别。

卷积算法在图像处理中有着广泛的应用，通常使用的去噪算法、边缘增强算法等的实现都使用到了2D卷积算法。这里介绍一下2D卷积算法和快速卷积算法的C语言实现。

RGB（红色，绿色，蓝色）是表示光发射的颜色空间。CYMK（青色，黄色，品红色，黑色）表示光吸收的颜色空间

最近找工作， 双线性插值原理：

Bezier曲线拟合算法是一种相对较容易实现、且拟合的效果较好的算法。关于Bezier曲线原理，请参照（Bezier曲线原理），这里就不再做具体介绍了，我们使用的是Besier三次曲线拟合原理。下面主要介绍算法的实现过程。

在续篇中我们将进一步向大家介绍如何生成自定义colormap。

在医学图像处理，尤其是在处理血管断层扫描类（如OCT、IVUS等）图像的过程中，不可避免的会使用到极坐标变换，也即是我们通常所说的“方转圆”。极坐标变换的关键在于，根据极坐标变换前的图像（我们称为“方图”）确定极坐标变换后的图像（我们称为“圆图”）上每个像素点的像素值。也即是找到“圆图”和“方图”间几何坐标的对应关系。

回归学习（Regression Learning），又称为回归分析（Regression Analysis），是一种近似方法，从未知概率分布的随机样本中获得目标函数。变量之间的相互关系可以分为确定性和非确定性两大类，前者存在明显的函数关系，如线性函数。后者的变量之间存在关系但不完全确定，在某种随机干扰下产生统计关系们无法获得精确的数学函数关系。对于存在统计关系的变量，通过大量试验获取相关统计数据，并构造目标函数并逼近该关系，即回归学习。