OpenCV中的一些名词解释

【这篇就长期更新吧】

<1>线性代数：

1.  高斯分布:

即正态分布，记为N（μ，σ^2）。

2.  协方差：

在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

<2>分析数学

1.   卷积:

卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。

<3>图像

1.    位深：

存储图像每个像素所用的比特数，比如256色(即2^8)用8个bit,位深就是8.

2.   通道：

具体定义我也不知道，举个例子吧，RGB图，有三个通道，分别是R,G,B，每个通道都有0-255的取值，它们共同作用来呈现一个像素。类似地，ARGB就有四个通道，就是RGB再加上Alpha（透明度），也是有0-255的取值。

3.   噪声及其频率：

可能很多人跟我一样，以前只听说声音有频率，噪声也只是指扰乱我们学习、生活的声音而已。不过图像也有噪声，它的意思跟声音里的噪声相似，指各种妨碍人们对图像信息接受的因素(比如一坨雪花点出现在一张妹子的照片上)..图像噪声的频率也与声音噪声的频率相似，即是图像信号的变化的频率，比如一张照片亮度或是像素值变化得非常快，就是高频噪声;变化得慢，就是低频噪声。

4. HSL和HSV色彩空间:

HSL即色相、饱和度、亮度（英语：Hue, Saturation,Lightness），又称HLS.

HSV即色相、饱和度、明度（英语：Hue, Saturation, Value），又称HSB，其中B即英语：Brightness。

色相（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等。

饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。

明度（V），亮度（L），取0-100%。