本(ben)文整理了圖像(xiang)處理初學(xue)者(zhe)應(ying)該需要了解的100個基礎問題(ti)，涉(she)及讀取、顯示圖像(xiang)、操作(zuo)像(xiang)素、拷貝(bei)圖像(xiang)、保存圖像(xiang)、灰(hui)度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 變(bian)(bian)換(huan)(huan)、減(jian)色處理、平均池(chi)化（Average Pooling）、最大池(chi)化（Max Pooling）、高斯(si)濾(lv)波(bo)（Gaussian Filter）、中值濾(lv)波(bo)（Median filter）、仿射變(bian)(bian)換(huan)(huan)（Afine Transformations）等100多個知識點(dian)。

    給出了詳細的代碼實現(xian)，具體的輸入輸出case情況。

    內容整(zheng)理自：

//github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen

    問題(ti)11 - 20

    11均值濾波(bo)

    12Motion Filter

    13MAX-MIN 濾(lv)波

    14微分濾波

    15Sobel 濾(lv)波

    16Prewitt 濾波

    17Laplacian 濾波(bo)

    18Emboss 濾波

    19LoG 濾波

    20直(zhi)方圖表(biao)示

    問題21-30

    21直(zhi)方(fang)圖歸一(yi)化(hua)（Histogram Normalization）

    22直方圖(tu)操作

    23直方圖(tu)均衡化（Histogram Equalization）

    24伽瑪校正（Gamma Correction）

    25最(zui)鄰近插值（Nearest-neighbor Interpolation）

    26雙(shuang)線性插值(zhi)（Bilinear Interpolation）

    27雙三次插值(zhi)（Bicubic Interpolation）

    28仿射變換（Afine Transformations）——平(ping)行(xing)移動

    29仿射變換（Afine Transformations）——放大縮(suo)小

    30仿射變換（Afine Transformations）——旋轉(zhuan)

    問題31-40

    31仿射變換(huan)（Afine Transformations）——傾斜

    32傅立(li)葉變(bian)換（Fourier Transform）

    33傅立葉變(bian)換——低通(tong)濾波

    34傅立葉(xie)變換——高通濾(lv)波

    35傅立(li)葉變換——帶通濾(lv)波(bo)

    36JPEG 壓縮——第一步：離散余(yu)弦變(bian)換（Discrete Cosine Transformation）

    37峰值信噪比(bi)（Peak Signal to Noise Ratio）

    38JPEG 壓縮——第二步：離散(san)余弦(xian)變換(huan)+量(liang)化

    39JPEG 壓縮(suo)——第三步：YCbCr 色彩空(kong)間

    40JPEG 壓縮(suo)——第四步：YCbCr+DCT+量化

    問(wen)題41-50

 ;   41Canny邊(bian)緣(yuan)檢(jian)測：第一步——邊(bian)緣(yuan)強度

    42Canny邊緣(yuan)檢(jian)測：第二步(bu)——邊緣(yuan)細化

    43Canny邊緣(yuan)檢測：第三(san)步——滯(zhi)后(hou)閾值

    44霍(huo)夫變(bian)換（Hough Transform）／直(zhi)線檢測(ce)——第一步：霍(huo)夫變(bian)換

    45霍(huo)夫(fu)變換(huan)（Hough Transform）／直(zhi)線檢(jian)測——第二步：NMS

    46霍(huo)夫(fu)變(bian)換(huan)（Hough Transform）／直線檢測——第三步：霍(huo)夫(fu)逆變(bian)換(huan)

    47形態學處理：膨脹（Dilate）

    48形態學處理：腐蝕（Erode）

    49開(kai)運算（Opening Operation）

    50閉運算（Closing Operation）

    問題51-60

    51形(xing)態學梯(ti)度（Morphology Gradient）

    52頂(ding)帽（Top Hat）

    53黑帽（Black Hat）

    54使用誤差平方和算法（Sum of Squared Difference）進行(xing)模(mo)式匹配（Template Matching）

    55使用絕對值差和(he)（Sum of Absolute Differences）進行模式匹配

    56使用歸一化(hua)交叉(cha)相關（Normalization Cross Correlation）進行模式匹配

    57使用零均值(zhi)歸(gui)一(yi)化交叉相關（Zero-mean Normalization Cross Correlation）進(jin)行模式匹(pi)配(pei)

    584-鄰接連通域(yu)標(biao)記

    598-鄰接連通(tong)域標記

    60透明混合（Alpha Blending）

    問題61-70

    614-鄰接的連接數(shu)

    628-鄰接的連(lian)接數

    63細(xi)化處理

    64Hilditch 細(xi)化算法

    65Zhang-Suen 細化算法

    66方(fang)(fang)向梯度直方(fang)(fang)圖(tu)（HOG）第一步：梯度幅值?梯度方(fang)(fang)向

    67方向(xiang)梯(ti)度直方圖(tu)（HOG）第二(er)步：梯(ti)度直方圖(tu)

    68方向梯度直方圖(tu)（HOG）第三步(bu)：直方圖(tu)歸一(yi)化(hua)

    69方(fang)向梯(ti)度直(zhi)方(fang)圖(tu)（HOG）第四步：可視化(hua)特征(zheng)量

    70色彩追(zhui)蹤（Color Tracking）

    問題71-80

    71掩膜(mo)（Masking）

    72掩膜（色彩追蹤(zong)（Color Tracking）+形(xing)態(tai)學處理）

    73縮小和(he)放(fang)大

    74使用差分金字塔(ta)提(ti)取高頻(pin)成分

    75高斯金字塔（Gaussian Pyramid）

    76顯著圖(tu)（Saliency Map）

    77Gabor 濾波器（Gabor Filter）

    78旋轉 Gabor 濾(lv)波器

    79使用(yong) Gabor 濾波器進行邊緣檢測

    80使(shi)用 Gabor 濾波(bo)器進行特征提取

    問題(ti)81-90

    81Hessian 角(jiao)點(dian)檢測

    82Harris 角點檢測第一(yi)步(bu)：Sobel + Gausian

 ;   83Harris 角點檢測(ce)(ce)第二步：角點檢測(ce)(ce)

    84簡單圖像識別第一步(bu)：減色化(hua)+直方圖

    85簡單圖(tu)像識別第二(er)步：判別類別

    86簡單圖像識(shi)別第三步：評估

    87簡單(dan)圖像識別(bie)第四步：k-NN

    88k-平均聚類算法(fa)（k -means Clustering）第一步(bu)：生成質心

    89k-平均聚類算法（k -means Clustering）第(di)二步(bu)：聚類

    90k-平均聚(ju)類算法（k -means Clustering）第三步：調整(zheng)初期(qi)類別(bie)

    問題91-100

    91利用 k-平均(jun)聚類算法(fa)進行減色處理第(di)一步：按顏(yan)色距離分類

    92利用 k-平均聚類算法進行(xing)減色(se)處理第二步：減色(se)處理

    93準備(bei)機器學習的訓練數據第一步：計(ji)算 IoU

    94準備機器學習(xi)的訓練(lian)數據(ju)第一步(bu)：隨(sui)機裁剪（Random Cropping）

    95神經網絡（Neural Network）第一步：深(shen)度(du)學習(xi)（Deep Learning）

 ;   96神經網絡（Neural Network）第二步：訓(xun)練

    97簡單物體檢測第一步----滑(hua)動窗口（Sliding Window）+HOG

    98簡單物(wu)體檢測第二步----滑動窗口（Sliding Window）+ NN

    99簡單物體檢測第(di)三步----非極大(da)值(zhi)抑制(zhi)（Non-Maximum Suppression）

    100簡單(dan)物體(ti)檢(jian)測第三步----評估 Precision, Recall, F-score, mAP