人工智慧：計算機模擬人的某些思維方式，思維過程，進行學習、推理思考。

特徵向量

表示，獲取，使用知識，轉化為計算機認識的語言，讓計算機計算

資料：語音訊號、文字訊號、影象訊號、表格

顏色空間：也成為顏色模型，用於描述色彩，常見的顏色空間包括:RGB,CMYK（紡織領域），YUV（攝像頭，智慧手機）等，每一種顏色代表一種編碼。

RGB：紅綠藍三個顏色通道每種色分為２５６（０－２５５）階亮度，每個畫素點有三個通道

特徵圖裡的通道數有著更復雜的含義。

灰度圖：一個通道，只關注紋理資訊，不關注色彩資訊，將資料轉到－１～１之間，資料收斂更好

常見影象處理的概念：亮度、對比度、飽和度；平滑、銳化；直方圖均衡化

亮度、對比度、飽和度：亮度——加一個值；飽和度——飽和度越高，色彩種類越多，外觀越鮮豔。

影象的平滑和降噪：平滑——突出影象的寬大區域、低頻部分、主幹部分或抑制影象噪聲和干擾高頻成分的影象處理方法，使得影象亮度平緩漸變，減少突變梯度，改善影象質量。

影象銳化、增強：和平滑是相反的操作，增加了噪聲，微分法和高通濾波法

邊緣提取運算元：通過微分（求差）方式計算影象的邊緣——Ｒｏｂｅｒｔｓ運算元等，相鄰元素在做差，紋理影象

影象直方圖均衡化：灰度直方圖為均勻分佈，對影象中畫素個數多的灰度級進行展寬，對畫素少的灰度級進行縮窄，提高影象質量

影象濾波：

形態學運算：腐蝕和膨脹

ＯｐｅｎＣＶ及常用的庫函式有很多。

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