参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。# 1.缩放# 语法格式：dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])# 参数说明：# a.dst：转换后的图像；# b.src：用于缩放的原图像；# c.dsize：转换后图像大小；# d.fx：水平方向的缩放比例；

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。# 霍夫变换用于在图像中查找直线和圆等形状；# 1.霍夫直线变换# 语法格式：lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold)# 参数说明：# a.lines：返回的直线；# b.image：原图像，必须是8位单通道二值图像；# c.rho：距离

本系列博客基于温州大学黄海广博士的机器学习课程的笔记，小伙伴们想更详细学习黄博士课程请移步到黄博士的Github、或者机器学习初学者公众号，现在在中国慕课也是可以学习的，内容包括机器学习、深度学习及Python编程，matplotlib、numpy、pandas、sklearn等，资料很详细，要系统学习请移步哦！笔者的博客只是笔记，内容不会十分详细，甚至会有些少错误！1.数据集划分1.1 几个基本

本系列博客基于温州大学黄海广博士的机器学习课程的笔记，小伙伴们想更详细学习黄博士课程请移步到黄博士的Github、或者机器学习初学者公众号，现在在中国慕课也是可以学习的，内容包括机器学习、深度学习及Python编程，matplotlib、numpy、pandas、sklearn等，资料很详细，要系统学习请移步哦！笔者的博客只是笔记，内容不会十分详细，甚至会有些少错误！1.降维概述维数灾难：在机器学

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。1.人脸检测# 人脸检测：在图像中完成人脸定位的过程；# 人脸识别：在人脸检测的基础上进一步判断人的身份；# 1.基于Haar的人脸检测# 在haarcascades文件夹中包含训练好的Haar级联分类器文件；# a.haarcascade_eye.xml：人眼检测；# b.haarcascade_e

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。# 直方图基础# 1.直方图用于统计图像内各个灰度级出现的次数；# 2.直方图横坐标表示图像像素的灰度级，纵坐标表示像素灰度级的数量；# 3.RANGE：要统计的灰度级范围；直方图中像素灰度级范围：[0, 255]，0表示黑色，255表示白色；# 4.BINS：灰度级的分组数量；如：灰度图像的灰度级范

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。图像模糊处理概念图像模糊(图像平滑处理)：处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素值近似的值；目的：消除图像噪声和边缘；均值滤波均值滤波：以当前点为中心，用其周围N×NN\times{N}N×N个点像素值的平均值代替当前点的像素值；用于计算平均值的N×NN\times{N}N×N个点

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。# 常见的色彩空间：RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV；# 转换色彩空间类型函数：cv2.cvtColor()；# 语法格式：dst = cv2.cvtColor(src, code[, dstCn])# 参数说明：# 1.dst：转换后的图像；# 2.src：转换前原图像；# 3.code

本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》。此专栏是关于《自动驾驶汽车平台技术基础》书籍的笔记.

参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。代码编写：Jupyter Notebook。1.人脸检测# 人脸检测：在图像中完成人脸定位的过程；# 人脸识别：在人脸检测的基础上进一步判断人的身份；# 1.基于Haar的人脸检测# 在haarcascades文件夹中包含训练好的Haar级联分类器文件；# a.haarcascade_eye.xml：人眼检测；# b.haarcascade_e