影象處理常用演算法總結
1、濾波（平滑、降噪）
2、增強
3、邊緣銳化
4、紋理分析（去骨架、連通性）
5、影象分割（灰度、顏色、頻譜特徵、紋理特徵、空間特徵）
6、變換（空域和頻域、幾何變換、色度變換）
7、幾何形態分析（Blob分析） （形狀、大小、長度、面積、邊緣、圓形度位置、方向、數量、連通性等）
Blob分析是對影象中相同畫素的連通域進行分析。該連通域稱為Blob。
Blob分析可為機器視覺應用提供影象中的斑點的數量、位置、形狀和方向，還可提供相關斑點間的拓撲結構。應用：二維目標影象、高對比度影象、存在/缺席檢測、數值範圍和旋轉不變性需求。
8、匹配（模板匹配、搜尋匹配）
9、關於特徵識別：字元識別（OCR）、二維碼識別（QR code)、人臉識別(LBP)、車牌識別、虹膜識別、語音識別（高斯混合模型和隱馬爾科夫模型）、行人檢測（HOG）和物體識別（SIFT）；
10、色彩分析（色度、色密度、光譜、自動白平衡）
11、立體測量
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