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XML、YAML文件的打开和关闭

对于图形的平滑与滤波，但从滤波角度来讲，一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除，增强图像的效果。 首先介绍二维卷积运算，图像的滤波可以看成是滤波模板与原始图像对应部分的的卷积运算。关于卷积运算，找到几篇相关的博客：图像处理：基础(模板、卷积运算) 图像处理-模板、卷积的整理对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪，模糊图像，高通滤波（HPF

边缘检测和Otsu方法背景分割

1. 方向可控金字塔简介       Willian T. Freeman等1991年提出方向可控金字塔。和高斯金字塔或拉普拉斯金字塔相比，方向金字塔除了分解尺度子带以外，还会分解方向子带。为什么需要用方向子带呢？因为在图像匹配等应用场合中，尺度变化外加旋转操作计算量很大。微分计算获得方向和多尺度的金字塔同时具有线性和平移不变性，所以考虑将尺度和方向结合起来操作。2. 拉普拉斯金字塔，

下载链接 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/libsvm-3.21.tar.gz我下载的版本是libsvm-3.21解压：tar -zxvf libsvm-3.21进入libsvm-3.21目录在命令行（终端）使用命令：make lib 得到 libsvm.so.2 把 libsvm-3.21/python

1.用于简单的对象检测、跟踪2.简单前背景分割#encoding：utf-8#黄色检测import numpy as npimport argparseimport cv2image = cv2.imread('huang.png')color = [ ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围，可根据实际情况自行调整