椭圆拟合法的基本思路是：对于给定平面上的一组样本点，寻找一个椭圆，使其尽可能接近这些样本点。也就是说，将图像中的一组数据以椭圆方程为模型进行拟合，使某一椭圆方程尽量满足这些数据，并求出该椭圆方程的各个参数。在OpenCV中，函数cv2.fitEllipse()可以用来构建最优拟合椭圆，还可以在返回值内分别返回椭圆的中心点，轴长，旋转角度信息。就椭圆拟合而言，就是先假设椭圆参数，得到每个待拟合点到该

OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow、Caffe、Torch和Darknet。

可以把图像看成二维离散函数：图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：其中：其中，是图像像素的值(如：RGB值)，为像素的坐标。图像梯度一般也可以用中值差分：图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的。图像梯度的最重要性质是，梯度的方向在图像灰度最大变化率上，它恰好可以反映出图像边缘上的灰度变化。上面说的是简单的梯度定义，其实还有更多更复杂的梯度公式。

型元素已经可以表示1600万种可能的颜色（使用RGB颜色空间），但若使用float（4字节，32位）或double（8字节，64位）则能给出更加精细的颜色分辨能力。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。若以一个字节来给颜色编码，则其值在

傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。

上一篇所说的图像金字塔处理，包括图像向上取样和向下取样。需要注意，向上取样放大后的图像比原始图像要模糊，而每次向下取样会删除偶数行和列，它会不停地丢失图像的信息。此外，向上采样和向下采样不是互逆的操作，经过两种操作后，是无法恢复原始图像的。

而图像中的最大值其实就是最亮的像素点，图像中的最小值其实就是最暗的像素点，该函数的输入参数是一张灰度图像，该函数会返回最大值、最小值、最大值所在位置和最小值所在位置等，咱们能够根据得到的位置信息绘制结果。在有些现实场景中，咱们须要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是咱们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是。图像中的最小值、最大值、最小值、最大值所在的位置，其中位置是一个二

点1, 2 和 3 (在图一中形成一个三角形) 与图二中三个点一一映射, 仍然形成三角形, 但形状已经大大改变. 如果我们能通过这样两组三点求出仿射变换 (你能选择自己喜欢的点), 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点.变换矩阵的获取需要至少三组变换前后对应的点坐标，设取原图上的三个点组成矩阵points1，变换后的三个点组成的矩阵points2。要先设置一个2×3变换矩阵M，然后使用cv

矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。轮廓矩代表了一个轮廓、一幅图像、一组点集的全局特征。，那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示，因此可以用矩来描述灰度图像的特征。矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量

实验证明，ORB远优于之前的SIFT与SURF算法，ORB算法的速度是sift的100倍，是surf的10倍。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判