在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255，当灰度为255的时候，表示最亮（纯白）；当灰度为0的时候，表示最暗（纯黑）。灰度化的好处是：相较于彩色图像灰度图像占内存更小，运行速度更快；灰度图像后可以在视觉上增加对比，突出目标区域。

逻辑回归（Logistic Regression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。逻辑回归与线性回归本质上是类似的，相较线性回归只是多了一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数）。moreimport numpy as np import matplotlib . pyplot as plt # sigmod函数，即得分函数,计算数据的概率是0还是1；得到y大于等于

图像直方图，是指对整个图像在灰度范围内的像素值(0-255)统计出现频率次数，据此生成的直方图，称为图像直方图或直方图。直方图反映了图像灰度的分布情况，是图像的统计学特征。也可以说，直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式，它统计了每一个强度值所具有的像素个数。直方图均衡化是以累计分布函数为核心，将原始图像灰度直方图从比较集中的某个灰度区间，非线性地映射为在全部灰度范围内的较均匀分布，从而增强对比

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。

轮廓提取是提取出图像的外部轮廓特征，轮廓可能是边缘的一部分。

在计算机视觉中，有一个经典的变换被广泛使用——傅里叶变换。傅里叶变换是将时间域上的信号转变为频率域上的信号，进而进行图像去噪、图像增强等处理。

在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。

图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性，不同子区域的特征呈现较为明显的差异。之前介绍了基于阈值的分割方法，比如Otsu法等；基于边缘检测的分割方法，比如Sobel算子、Canny算子等。

图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。

动态规划（Dynamic programming），是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。动态规划对于子问题重叠的情况特别有效，因为它将子问题的解保存在表格中，当需要某个子问题的解时，直接取值即可，从而避免重复计算。动态规划是一种灵