卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果。在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高。另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。​卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有网格状结构数据的深度学习模型。最初，CNN主要应用于计算机视觉任务，但它的成功启发了在其他领域应用，如自然

在本实验中，主要是通过掩膜对原图像进行与运算来找到我们要识别的颜色，因此我们需要了解如何在一张图片中寻找目标颜色、掩膜是什么以及与运算的概念，下面一一介绍。

是因为经过第二步得到的边缘不经过处理是没办法使用的，因为高斯滤波的原因，边缘会变得模糊，导致经过第二步后得到的边缘像素点非常多，因此我们需要对其进行一些过滤操作，幅值处于最高像素与最低像素之间时，如果它能连接到一个高于阈值的边缘时，则被认为是边缘像素，否则就不会被认为是边缘。Canny 边缘检测算法是一种非常流行的边缘检测算法，是 John F. Canny 于 1986年提出的，被认为是最优的边

双边滤波的基本思路是同时考虑将要被滤波的像素点的空域信息（周围像素点的位置的权重）和值域信息（周围像素点的像素值的权重）。为什么要添加值域信息呢？是因为假设图像在空间中是缓慢变化的话，那么临近的像素点会更相近，但是这个假设在图像的边缘处会不成立，因为图像的边缘处的像素点必不会相近。双边滤波采用了两个高斯滤波的结合，一个负责计算空间邻近度的权值（也就是空域信息），也就是上面的高斯滤波器，另一个负责计

形态学变换（Morphological Transformations）是一种。形态学变换有两个输入，一个输出：输入为（结构化元素），输出为形态学**变换后的图像。**其基本操作有腐蚀和膨胀，这两种操作是相反的，即较亮的像素会被腐蚀和膨胀。下面我们来说一下核、腐蚀与膨胀的概念。

灰度图与彩色图最大的不同就是：彩色图是由R、G、B三个通道组成，而灰度图只有一个通道，也称为单通道图像，所以彩色图转成灰度图的过程本质上就是将R、G、B三通道合并成一个通道的过程。

机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。

其中光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度就越高。- 颜色调整更加直观：在HSV颜色空间中，色调、饱和度和亮度的调整都是直观的，而在RGB颜色空间中调整颜色不那么直观。- 符合人类对颜色的感知方式：人类对颜色的感知是基于色调、饱和度和亮度三个维度的，而HSV颜色空间恰好就是通过这三个维度来描述颜色的。一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对

图像矫正的原理是透视变换，下面来介绍一下透视变换的概念。听名字有点熟，我们在图像旋转里接触过仿射变换，知道仿射变换是把一个二维坐标系转换到另一个二维坐标系的过程，转换过程坐标点的相对位置和属性不发生变换，是一个线性变换，该过程只发生旋转和平移过程。因此，一个平行四边形经过仿射变换后还是一个平行四边形。而透视变换是把一个图像投影到一个新的视平面的过程，在现实世界中，我们观察到的物体在视觉上会受到透视

需要先计算模板与目标图像的均值，然后通过每个像素与均值之间的差的乘积再求和来表示其匹配程度，越大越匹配，计算过程举例如下。与平方差匹配类似，只不过需要将值统一到0到1，计算结果越小，代表匹配程度越高，计算过程举例如下。与相关匹配类似，只不过是将其值统一到0到1之间，值越大，代表匹配程度越高，计算过程举例如下。也是将相关系数匹配的结果统一到0到1之间，值越接近1代表匹配程度越高，计算过程举例如下。找