近期忙于考试，好久没学习opencv，今天得空对之前所学进行一个总结。
之前都是用matlab或C++来写图像处理算法，这是第一次用python，最近一段时间断断续续把图像最基础的部分学习完毕，主要包括图像掩膜、截取，形态学运算等，这一部分与之前所学基本类似也是非常的容易理解。
在这之后学习了图像模糊，算是正式开始“处理”图像，主要学习了均值滤波（cv2.blur)，高斯滤波（cv2.GaussianBlur)，中值滤波（cv2.medianBlur），双边滤波（cv2.bilateralFilter），这三种滤波方式各有特点，看其他人对这几个方法总结的比较全面，自己也做个收藏：
图片来源：python+opencv均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波_月下花弄影-CSDN博客_python均值滤波
?用以上不同算法处理得到的模糊图像，最直观的感觉是双边变换在模糊图像的同时，能很好地保留边缘信息。
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?对于各个算法的特点，还需要再以后的各种实验中慢慢把握。
目前最新学到的地方是颜色空间
通常最熟悉的颜色空间是RGB，在这里又学习了HSV和LAB空间，当然，除了这些还有很多很好的颜色空间，例如现在实验室做实验常用的YUV，这部分主要学习了各个颜色空间的转化以及相应的颜色通道分离吗，对于这一部分的学习，首先的启示是，我们以后做算法可以根据需求选择不同的颜色空间，比如，如果我们对图像的颜色变化很感兴趣，可以选择HSV空间，因为HSV空间中的H就是颜色分量，在这一通道里可以看到明显的颜色变化。
除此之外，对于以后做算法，首先一定要保证好我们所拍摄的图像有良好的光照条件，这样事半功倍。
这一段时间对opencv的接触，自己感觉相比之前本科所学的图像处理有很大不同，最大的感触应该是之前在学校老师想让我们了解最底层的运算，所以当时可能很多行的代码在opencv里只有一句，这也可以看出opencv它的及其便捷之处，这段时间对图像处理知识学习，也再次燃起了自己的兴趣。
第一次以写博客的方式记录学习历程，感觉还是很受用的，以后的目标就是争取学习一点就总结一点，勤写少写
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