OpenCVnotebook

图像处理：
1。平滑处理：（模糊处理）
  用来减少图像上的噪声或者失真，降低分辨率时，平滑处理很重要的。
  cvSmooth(); 160 page;
2.尺寸调整
  放大，缩小图像。 cvResize()函数 page 181
3.图像金字塔
  他是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，而且是通过对原始图像连续降采样获得，直到达到
某个中止条件才停止降采样。  cvPyrDown() 
  cvPyrUp(); 将现有的图像在每个维度上都放大两倍。 注意：up不是down的逆操作，page182 有数学说明。


图像变换：
 例如：傅立叶变换，即将图像转换为源图像数据的另一种表示
1，卷积：是很多变换的基础
2，卷积边界：cvCopyMakeBorder()
3，梯度和Sobel导数
4，Scharr滤波器
5，拉普拉丝变换 cvLaplace()
6,Canny算子：试图将独立边的候选像素品拼装成轮廓。
7，霍夫变换pagte 206
8,重映射：在幕后，许多变换都有一个共同点，具体说来，他们会把一副图像中一个位置的像素重映射到另一个位置。
9，拉伸，收缩，扭曲和旋转
10，仿射变换
11，透视变换  
12，积分图像


直方图与匹配 ：
1。直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布，物体边缘梯度模帮，以及表示目标位置的当前假设的概率分布。
利用直方图进行手势的识别：page 247.
2.直方图用来检测视频中场景的变换。
3。直方图是计算机视觉中最经典的工具之一。
4。解释：简单的说：直方图就是对数据进行统计，将统计值组织到一系列事先定义好的bin中，bin中的数值是从数据
中计算出的特征的统计量，这些数据可以是诸如梯度，方向，色彩或任何其他特征。
无论如何，直方图获得的是数据分布的统计图。通常直方图的维数要低于原始数据。
5。哦，原来直方图就是这么些个条条阿。－－》 page 249 .  从一个点集开始，施加计算网格，产生点集的一维
直方图  ： 直方图的正确性依赖于网格大小：如果网格太宽，则直方图统计中有太多的空间平均，如果网格太小的平均
产生尖锐和单个效果。
6。直方图的基本数据结构： cvHistogiam() page 250 直方图很多内部数据都被存储于cvMatNd结构中，
7.创建一个新的直方图： CvHistogram*  cvCreateHist();...等函数。
8。访问直方图： page 252 
9.直方图的基本操作： page 254。 
10。对比两个直方图 cvCompareHist()
以作者的经验来说，在快速但不怎么匹配的情况下，inersection方法的效果好。而在慢速但比较精确的情况下，用
chi-square或Bhattacharyya方法的效果好。EMD方法给出最直观的匹配，但更慢一些。
11。EMD直方图创建signature :page 264.
    利用EMD来度量2个分布之间的相似性










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我的项目想法：
 1，利用直方图进行手势的识别：做FreeCon.page 247  ，网上找找直方图比较手势的例子罗。
     XX2，利用模板匹配方法识别：page 270＝＝＝＝模板匹配不可以哦，只有感觉是这一快，没得什么上下判断滴，我去。
 3，去csdn问问，直接问，如何用opencv识别手势，进行手势的比较。。
 4，matchShapes具体如何实现滴，摄像头。
 5,回去把vc里面的opencv配置好。
6， http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 研究一下，好像很强大。
7，买书。

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