https://zhuanlan.zhihu.com/p/38739563

轮廓检测是一个比较重要的任务，通过检测图片或视频帧中的物体的轮廓，结合其他操作可以实现很多任务需求。例如通过检测出物体的轮廓，进而计算面积，计算周长等等。

计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV（Hue, Saturation, Value）

• 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测
• BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都有一个三元数组来表示，分别代表地蓝、绿、红三种颜色。
• HSV，H（Hue）是色调，S（Saturation）是饱和度，V（Value）表示黑暗的成都（或光谱另一端的明亮程度）。

Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub.

最近自己用hexo+github搭建了一个个人网站：https://dwctod.github.io/

但是出现了一些问题，比如这里github图标无法显示了

按照网友的提示：https://blog.csdn.net/youshaoduo/article/details/84824828

python代表了许多人在数据科学和机器学习、web开发、脚本编写、自动化等领域使用的最流行的语言之一。
这种流行的部分原因是它简单易学。

图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。 如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。 鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。