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作为一个入门的图像处理开发者与工程师，要掌握的知识点也不少，不要看每个知识点只有几个字，可以说每个都代表一个算法，都有数学知识，都需要你认真领悟学习！不认真的学习一年两年你不可能做到下面的全部领悟与贯通，成为一个合格的图像处理与机器学习开发者，一个人工智能时代的程序员！
图像像素操作
- 几何运算-加减乘除
- 逻辑运算-与或非取反
- 像素读写
- 通道混合与调整
- 对比度与亮度调整
图像变换
- 插值(zoom in或out)
- 旋转(rotate)
- 透视变换
- 错切变换
- 翻转
像素统计
- 计算均值与方差
- 计算直方图
- 计算大最小
- 计算像素内方差
色彩空间
- RGB
- HSL
- YUV
- YCrCb
- 色彩空间转换
- 灰度转换
- 调整饱和度与亮度
- 主色彩提取与分析
卷积图像处理
-空间域卷积
-频率域卷积
-FFT空域到时域转换
-模糊
-边缘提取
-去噪
-增强
-直方图均衡化
-直方图反向投影
形态学处理
-腐蚀
-膨胀
-开闭操作
-形态学梯度
-顶帽
-黑帽
-内梯度与外梯度
-分水岭分割
图像分割
-K-Means
-Mean-Sift
-分水岭
-Fuzzy-C Means
-GMM
-Graphic Cut
-区域生长
特征提取
-SIFT
-SURF
-LBP
-HOG
-Haars
-Blob
-DOG或者LOG
-金字塔
-Haars Corner
-Shi-Tomasi Corner
-Hessian
二值图像
-全局阈值二值化
-局部阈值二值化
-轮廓提取
-区域测量
-几何矩特性
-连通区域计算
-泛洪填充
-霍夫变换
-距离变换
-分水岭分割
-链式编码
-骨架提取
-欧拉数计算
对象识别与匹配
- 直方图匹配
- 相关性匹配
- 模板匹配
- KNN
- SVM
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