掌握了python+opencv通过使用cv2.findContours()函数+cv2.drawContours()函数实现图像轮廓识别和标注。

按位与运算：全1取1，其余取0。按位或运算：全0取0，其余取1。掌握了python+opencv实现使用cv2.bitwise_or()函数实现图像带掩模矩阵按位或计算的技巧。

掌握了python+opencv实现使用cv2.HoughCircles()函数实现图像中的霍夫圆形检测的技巧。

掌握了python+opencv调用使用cv.matchTemplate()函数实现最佳图像匹配的执行原理和过程。

本文介绍了池化操作的基本概念和实现方法。池化是卷积神经网络中的重要操作，通过在输入矩阵上滑动窗口并提取最大值(max pooling)或平均值(average pooling)来降低特征图维度。文章提供了一个基于NumPy的手动池化实现代码，支持2×2池化核和步长2的设置。示例中分别对4×4输入矩阵进行了最大池化和平均池化操作，并展示了运算结果。该实现通过双重循环完成窗口滑动，并使用np.max和

掌握了python+opencv设置彩色图像各个像素点RGB阈值的技巧

bitwise_and()函数，先对各个像素点的BGR数值进行二进制转化，然后按位进行与运算，最后把与运算结果又转回为十进制数据，由此实现了图像的按位与运算叠加效果。

掌握了python+opencv实现图像平移的操作技巧。

掌握了python+opencv实现通过调用cv2.CascadeClassifier()函数+detectMultiScale()函数实现对图像中的眼睛检测的技巧。

掌握了使用python+opencv实现调用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯滤波处理图像的技巧。