1 认识色彩
我们DNA里的氮元素，牙齿里的钙元素，血液里的铁元素，吃掉的东西里的碳元素，都是曾经宇宙大爆炸时的万千星辰散落后组成的，所以我们每个人都是星辰。——卡尔萨根
什么是色彩？
如图所计算机视觉技术示，色彩(color) 对应电磁波的可见光波段教程的意思，是被后期处理的波长信息。色彩既是物体的客观计算机视觉属性——确定的波长，又带有大脑的主观矩阵计算器属性——不同的个体对特定波长的电磁波敏感程度不同，感受的色彩也有差异。
2变量与函数 描述色彩
为了教程表示色彩，人们建立了一维矩阵的乘法运算、二维、三维甚至四维空间坐标模型，这些色彩模型称为色彩空间(Colour Space) 。下面介绍常见的色彩空间。
2.1 RGB色彩空间
RGB色彩空间基于三原色计算机视觉就业前景学说：视网膜存在三种视锥细胞，分别含有对红、绿、蓝三种光线敏感的视色素，当一定波长的光线作用于视网膜时，以一定的比例使三种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息传至大脑中枢就产生某一种颜色的感觉。
在RGB模式下，通道向量的三个分量分别表教程示、、三个颜色通道的颜色强度。、、相当于颜色空间的三个正交基，如图教程之家解压码所示，通过、、的比例来混合调节出纷繁复杂的各种颜色。
RGB颜色模变量名的命名规则型的优点是：
- 易于理解；
- 便于硬件实现，现代显示计算机视觉的应用屏一般基于RGB模型；
- 引入位分辨率(矩阵和行列式的区别颜色深度) ，指一个像素中，每个颜色分量的比特数。位分算法导论辨率决定了色彩等级，例如8位颜色深度，每个颜色分量就有256种可能。
R算法设计与分析GB颜色模型的缺点在于三个分量均用于表示色调计算机视觉属于人工智能吗，即如果改变某一个分量的数值，这个像素的颜色就发生了改变教程画画。在颜色定位等工算法的五个特性程中，使用RGB模型就要同时考虑矩阵和行列式的区别、、三个变量，较为复杂。
2.2 HSV色彩空间
HSV颜色空间比RGB更接近人们对彩色的感知经验，非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度。
在HSV模式下，通道向量由三个部分组成：
- 色调、色相(Hue) ：指色彩的相貌和特征，在波形图中一个特定波长就对应一个色调。
- 饱和度(Saturation) ：指色彩鲜艳程度，呈现一种从变量数列中各组频率的总和理性(灰度)到感性(纯色算法设计与分析)的变化。
- 明度(Value, Brightness计算机视觉的研究方向) ：指某种颜色的透光量。与亮度(Lightness) 不同，亮度特指被白光稀释的浓度，任何颜色的高亮都趋于白色，但每种高明度计算机视觉好找工作吗颜色都不同。
由于HSV可以单独处理色调值，而不会影响到明度和饱和度；或者单独改计算机视觉和机器视觉的区别变明度、饱和度而不影响颜色本身，因此在图像处理中，HSV常用于颜色定位追踪、提取色彩变量直方图等。
HSV模型的缺点是目前很少有硬件支持，需要从RGB或其他色彩空间进行转换。
2.3 Lab色彩空间
Lab色彩空间基于人对颜色的感觉设计，具有感知均匀性(Perce算法工程师ptual Uniform) ，即如果参数L、a、b变化幅度一样，则人视觉上的变化幅度也差不多。
在Lab模式下，通道向量由三个部分组成：
- 亮度(Lightness)
- a颜色分量：代表从绿色到红色的分量
- b颜色分量：代表从蓝色到黄色教程之家的分量
Lab同样容易调整——调节亮度仅需关注L通道，调节色彩平衡仅需关注a和b通道。此外，Lab还具有色域广阔、设备无关等性质。
3 数字成像
数字成像时，设备通过如图所示的图像传感器感光并转换为一定的强度值，这个过程称为图像的数字化，数字图像的基本计算机视觉好找工作吗单元称为像素(Pixel) 。
如果数字成像设备仅使用图像传感器，则无法获取光照的颜色信息，即只能产生灰度图像。为了获取彩色图片，引入拜耳滤波器(Bayer Filter) ，其教程之家解压码核心原理是通过滤光降采样获得教程拼音图像色彩信息，通过插值、修正等算法恢复彩色图像。
具体而言，在图计算机视觉的研究方向像传感器前面设置计算机视觉的研究方向一个滤光层，上面布满的滤光点与下层像素一一对应，这些滤光点按照22的色块依次排列，称为拜耳阵列。每个滤光点仅通过、、中的一种——下层像素只可能为、、或NULL计算机视觉就业前景，至此设备完成了对图像降采样后原始色彩信息的搜集。
4 数字成像实例
- 表示图片的宽；
- 表示图片的高；
- 表示图片的通道数；
- 描述的是图片的分辨率——表示图像包含的像素总数；
描述的是像素点代表的色彩，通矩阵常是一个向量，可以通过赋予不同维度不同的含义，描述不同的颜色教程之家教学视频空间，体现的是图片更深层的细节。
章号 内容
0 色彩空间与数字成像
1 计算机几何基础
2 图像增强、滤矩阵的逆波、金字塔
3 图变量与函数像特征提取
4 图像特征计算机视觉就业描述
5 图像特征匹配
6 立体视觉
7 项目实战
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