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读书笔记3.5平滑空间滤波器3.6锐化高通滤波器3.7低通、高通、带阻和带通滤波器3.8组合使用图像增强方法3.5平滑空间滤波器模糊程度取决于核的大小及系数的值。高斯核是唯一可分离的圆对称核。两个高斯函数的乘积和卷积也是高斯函数。高斯核必须大于盒式滤波器才能产生相同的模糊效果。低通滤波可以对阴影模式进行估计，用于阴影矫正。三倍于像素细节大小的核不足以模糊，至少四倍以上。中值滤波器是目前图像处理中最有用的统计排序（非线性）滤波器。中值滤波器用中心像素的领域内的灰度值的中值替代中心像素的值，对图像

最開始是出現問題：from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost import getCvTypeImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_cv_bridge_boost)然後開始安裝cv_bridge下面是安裝步驟：1、相關依赖sudo apt-get install python-catkin-tools python3-dev python3-catkin

https://blog.youkuaiyun.com/qq_43310597/article/details/109256838jetson xavier NX出現cv_bridge編譯問題

getTickCount()返回从操作系统启动到目前为止所经过的记时周期数也就是当前的Tick的数量.getTickFrequency()返回CPU的频率.计算耗时t1 = getTickCount()function()...t2 = getTickCount()spendTime = ( t2 - t1 ) * 1000 / (getTickFrequency())需要注意：C版本的cvGetTickFrequency()函数计算单位是ms;C++版本的getTickFreq

AttributeError: 'module' object has no attribute 'xfeatures2d'环境在运行代码过程中缺少contrib模块，报错在网上搜索解决办法，如下解决办法环境ubuntu18.04+opencv3.2.0在运行代码过程中缺少contrib模块，报错Traceback (most recent call last): File "flann_match_locate.py", line 33, in <module> sift

《A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications》椭圆检测文章阅读笔记（做个笔记，简单记录一下）本文主要贡献在于提出了一种快速有效的椭圆检测方法。方法主要包含三个步骤：（1）弧段提取（2）椭圆检测（3）后处理一、弧段提取弧段提取的流程为：边界提取—>弧段检测—>弧段分类。1、边界提取在文章3.1.1小节中，提出边界点主要包含了x、y坐标以及梯度。作者选用了自适应的Canny边界检测

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