参考教材：计算机视觉编程 【人民邮电出版社】语言：python 软件：VS code基本原理：将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征点）的图像拼接在一起，将来自多个不同视角拍摄的图像变换到同一视角下，拼接成一张宽视野图像。基本流程：针对某个场景拍摄多张/序列图像计算第二张图像与第一张图像之间的变换关系将第二张图像叠加到第一张图像的坐标系中变换后的融合/合成在多

参考教材：计算机视觉 编程 【人民邮电出版社】语言：python 软件：VS code角点的定义：局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点；图像局部曲率突变的点。判断角点算法好坏的标准：检测出图像中“真实的”角点；准确的定位性能；很高的稳定性；具有对噪声的鲁棒性；具有较高的计算效率Harris角点算法的基本思想：从图像局部的小窗口观察图像特征；角点定义 : 窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显

参考教材：计算机视觉 编程 【人民邮电出版社】语言：python 软件：VS code角点的定义：局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点；图像局部曲率突变的点。判断角点算法好坏的标准：检测出图像中“真实的”角点；准确的定位性能；很高的稳定性；具有对噪声的鲁棒性；具有较高的计算效率Harris角点算法的基本思想：从图像局部的小窗口观察图像特征；角点定义 : 窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显

参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著语言：python软件：VS code支持向量机优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果容易解释。缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。适用数据类型：数值型和标称型数据。SVM的一般流程收集数据：可以使用任意方法。准备数据：需要数值型数据。分析数据：有助于可视化分隔超平面。训练算法：

参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著语言：python软件：VS code基于贝叶斯决策理论的分类方法“朴素”是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。优点：在数据较少的情况下任然有效，可以处理多类问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。朴素贝叶斯的一般过程收集数据：可以使用任何方法准备数据：需要数值型或者布尔型数据分析

参考教材：计算机视觉编程 【人民邮电出版社】语言：python软件：VScode原始图像直方图图像的直方图可以用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值得范围，每个小区间对得到落入该小区间表示范围的像素数目。该图像的直方图可以用hist()函数绘制：hist()函数的第二个参数指定小区间的数目。hist()函数值接受一维数组作为输入，所以需要对图像进行压平处理。f

机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著语言：python软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式：k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数据型和标称型。k近邻算法原

机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著语言：python软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式：k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数据型和标称型。k近邻算法原