本文介绍了计算机视觉中常用的三种色彩空间：灰度、BGR和HSV，并详细讲解了高通滤波器与低通滤波器的工作原理及应用，包括如何通过滤波器进行图像的边缘检测和去噪。
在计算机视觉中常用三种色彩空间：灰度、BGR以及HSV。
- 灰度：去除彩色信息，其对中间处理特别有效，如人脸检测
- BGR：类似于RGB
- HSV：色调H、饱和度S、黑暗程度V
滤波器
高通滤波器HPF：检测图像某个区域，根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器
低通滤波器LPF：像素与周围像素的亮度差值小于一定值时，平滑该像素亮度，主要用于去噪和模糊
核：一组权重、卷积矩阵，对一个区域的像素进行卷积运算。
上图核为3。该滤波器可实现锐化效果。当修改权重和为0时，即是边缘检测核，若想实现模糊效果，采用下图（权重和为1，且邻近像素权重为正）
边缘检测
边缘检测滤波函数将非边缘区域转化为黑色，边缘区域转为白色或饱和色，由于噪声的存在，为缓解将噪声错误地识别为边缘，可先通过模糊处理
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