m0_60005621的博客

HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。1. 色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；2. 饱和度（S：saturation）：取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。

当代码在Debug模式下运行时，每次操作时出现下图这样一大堆东西，其实是默认在打log，我们只需要进行两部操作就可以解决这些无关紧要的log。另一种解决方案就是将Debug改为Release，重新配置一边依赖库之后，这样不需要加入上述的头文件和函数，就不会输出日志了。2. 再其次进行调用函数。1. 首先引入头文件。

稠密光流跟踪是将当前帧的所有像素点与前一帧比较，有变化的标记出来。对比的点比较多，不是对比变化的那几个特征点。minDistance：对于初选出的角点而言，如果在其周围minDistance范围内存在其他更强角点，则将此角点删除。useHarrisDetector：指示是否使用Harris角点检测，如不指定，则计算shi-tomasi角点。maxCorners：角点数目最大值，如果实际检测的角点超过此值，则只返回前maxCorners个强角点。harrisK：Harris角点检测需要的k值。

【代码】Opencv --- 基于颜色的对象检测与跟踪。

【代码】Opencv --- 背景消除建模（BSM）

- >> 操作符重载 //和read功能一样（不建议用）-- release //读取完视频后，记得要释放掉。-- read //读取视频 一帧一帧的读取。-- isOpened //检测是否打开了视频。FPS -- 每秒帧数。3. 从视频文件中读写视频。

opencv中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时。针对多通道进行操作，使用起来非常方便！

【代码】opencv小案例 --- 证件照背景替换。

Grabcut图像分割与GMM、KMeans、分水岭分割的区别在于， Grabcut图像分割是用户可以。选择目标图像，然后将剩余的作为背景，目标作为前景进行分割，这样可以把目标提取出来，也就。而其他三个分割算法是不需要人为干预的，通过算法将图像分割为几个部分。Grabcut 算法主要运用于计算机视觉中的。，这时候就可以对GMM进行建模和完成良好的分割了。只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结。1. Grabcut 的目标和背景的模型是。3. Grab Cut只需要提供。2. Grab Cut为一个。

分水岭分割方法是基于形态学操作。

1. 无监督学习方法（不需要人为的干预）2. 分类问题，输入分类数目，初始化中心位置3. 硬分类方法，以距离度量（ 硬分类：以距离为度量，距离离哪个中心点越近，他就被标记为哪个分类的编号；以距离度量：计算两个点之间的距离，如平面上x,y；空间上x,y,z；对RGB图像来说就是R、G、B三个通道，每两个像素点之间的差值）4. 迭代分类为聚类。...

高斯分布（Gaussian distribution）有时也被称为正态分布（normal distribution），是一种在自然界大量存在的、最为常见的分布形式。用一个简单的例子来说明。例：如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样，并且将采得的身高数据画成柱状图，将会得到如图1所示的图形。这张图模拟展示了334个成人的统计数据，可以看出图中最多出现的身高在180cm左右2.5cm的区间里。图1 由334个人的身高数据构成的正态分布直方图这个图形非常直观的展示了高斯分布的形态。

01. Harris角点检测cornerHarris函数主要用于检测图像的哈里斯（Harris）角点检测，判断出某一点是不是图像的角点API:void cornerHarris(InputArray src, //输入图像 输入单通道8位或浮点图像。 OutputArray dst, //输出图像 类型为CV_32FC1，大小与src相同。 int blockSize, //

1. 矩阵的掩膜操作1.1 获取图像像素指针Mat.ptr<uchar>(int i = 0)获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。获取当前行指针 const uchar* current = myimage.ptr<uchar>

1. day - 001知识点：imread -- 读取图像imshow -- 显示图像在计算机内存中，数字图像以矩阵的形式存储和运算，在OpenCV和MatLab中图像读取之后对应一个矩阵。