Opencv算法学习二

1.直方图：图片中像素值分布情况的坐标图。

直方图均衡化：按一定规律拉伸像素值，提高像素值少的点，增加原图的对比度，使人感觉更清晰的函数。

equalizeHist( src, dst );

2.haar角点检测：首先说边缘检测是检测出相邻像素点的变化，而角点则是两个方向上的像素变化的角点，我们称为角点。常用作特征点的检测，人脸识别等。

角点检测的函数：

cornerHarris_demo( ,  );//Harris-Stephens方法检测角点

goodFeaturesToTrack(0,0);//Harris-Stephens方法检测角点

cornerMinEigenVal( src_gray, myShiTomasi_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT );//最小本征值进行检测

cornerSubPix();//亚像素级的角点检测

3.特征点检测：

类SurfFeatureDetector  下的函数detect 实现检测过程， drawKeypoints 来绘制检测到的关键。

类 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.

使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。

使用 drawMatches 来绘制检测到的匹配点.

4.svm：支持向量机，是一种分类器。