本文深入探讨了图像处理的基础内容，包括相机视频流获取、图像数据结构和预处理技术。接着介绍了图像分割、形态学处理、特征提取、边缘检测等核心算法。同时，文章还涉及相机标定、三维建模以及深度学习的应用。对于初学者，从概念到实践，全面解析了图像处理的关键步骤。
一、基础内容
相机视频流的获取
图像的基本数据结构：Image、Region、XLD、Tuple
二、算法
图像的预处理：图像的变换与校正、感兴趣区域的提取、图像增强(直方图均衡化、增强对比度、处理失焦图像)、图像平滑与去噪（均值、中值、高斯滤波）、光照不均匀
图像分割：
图像形态学处理：腐蚀与膨胀、开运算与闭运算、顶帽与低帽、灰度图像的形态学运算
特征提取：区域形状特征、灰度值特征、图像纹理特征
边缘检测：
模板匹配：
图像分类：4种常用分类器
相机标定与三维建模：相机标定和双目立体视觉
深度学习：
三、理解
基础部分：图像的预处理、图像分割、图像形态学处理、特征提取、边缘检测
先从概念入手
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