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作为一个入门的图像处理开发者与工程师，要掌握的知识点也不少，不要看每个知识点只有几个字，可以说每个都代表一个算法，都有数学知识，都需要你认真领悟学习！不认真的学习一年两年你不可能做到下面的全部领悟与贯通，成为一个合格的图像处理与机器学习开发者，一个人工智能时代的程序员！


图像像素操作

- 几何运算-加减乘除

- 逻辑运算-与或非取反

- 像素读写

- 通道混合与调整

- 对比度与亮度调整

图像变换

- 插值(zoom in或out)

- 旋转(rotate)

- 透视变换

- 错切变换

- 翻转

像素统计

- 计算均值与方差

- 计算直方图

- 计算最大最小

- 计算像素内方差

色彩空间

- RGB

- HSL

- YUV

- YCrCb

- 色彩空间转换

- 灰度转换

- 调整饱和度与亮度

- 主色彩提取与分析

卷积图像处理

-空间域卷积

-频率域卷积

-FFT空域到时域转换

-模糊

-边缘提取

-去噪

-增强

-直方图均衡化

-直方图反向投影


形态学处理

-腐蚀

-膨胀

-开闭操作

-形态学梯度

-顶帽

-黑帽

-内梯度与外梯度

-分水岭分割

图像分割

-K-Means

-Mean-Sift

-分水岭

-Fuzzy-C Means

-GMM

-Graphic Cut

-区域生长

特征提取

-SIFT

-SURF

-LBP

-HOG

-Haars

-Blob

-DOG或者LOG

-金字塔

-Haars Corner

-Shi-Tomasi Corner

-Hessian

二值图像

-全局阈值二值化

-局部阈值二值化

-轮廓提取

-区域测量

-几何矩特性

-连通区域计算

-泛洪填充

-霍夫变换

-距离变换

-分水岭分割

-链式编码

-骨架提取

-欧拉数计算

对象识别与匹配

- 直方图匹配

- 相关性匹配

- 模板匹配

- KNN

- SVM