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《数字图像处理第四版》书中等一些基础算法的实现，包括相关库的调用

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# Learn-DIP

- 记录一些《数字图像处理第四版》书中等一些基础算法的实现，包括相关库的调用。如果有库尽量会使用库函数来更快捷的完成，毕竟重复的轮子尽量少造。
- 记录一些学习 3DV 时经典的计算机视觉算法，姑且也算图像处理

## 构成

尽可能按照一个模块一个文件夹来，整体会用 Python 来实现，具体代码运行的环境参考文件：
- [Python 环境](./env_Python.md)

## 主要部分

- 频率域滤波
  - [带阻/带通滤波](FrequencyDomainFilter/band-stop.py)
  - [陷波滤波](FrequencyDomainFilter/notch.py)
- 图像去噪
  - [去除椒盐噪声(自适应中值法)](Denoising/AdaptMedianFilter)
  - [运动模糊恢复(维纳滤波&约束最小二乘方滤波)](Denoising/MotionBlurRecovery)
- 形态学
  - [骨架提取](Morphology/Skeleton)
- 图像分割
  - 点线和边缘检测
    - [线检测(霍夫变换)](ImageSegmentation/LowLevelDetector/Hough)
    - [Canny](ImageSegmentation/LowLevelDetector/Canny)
    - [Harris 角点检测](ImageSegmentation/FeatureDescriptors/HOG/harris.py)
  - 特征描述子
    - [HOG](ImageSegmentation/FeatureDescriptors/HOG)
  - 图割法分割
  - 聚类法分割
    - [K-Means](ImageSegmentation/Clustering/K-Means/segmentation.py)
    - [像素特征(基于像素点的图片分割)](ImageSegmentation/Clustering/Pixel-Features)
  - 超像素法分割
    - [简单线性迭代聚类(SLIC)](ImageSegmentation/SuperPixels/slic.py)
- 图像调整
  - [Seam-Carving](ImageAdjusting/SeamCarving/seam_carving_demo.py)
  - [图像金字塔](ImageAdjusting/ImagePyramid/image_pyramid.py)
  - [Metric rectification](ImageAdjusting/AffineRectification/metric_rectification.py)
- 图像分类
  - [KNN](ImageClassification/KNN/k_nearest_neighbor.py)
- 目标追踪
  - [Lucas-Kanade](ObjectTracking/LucasKanade/simple_lucas_kanade.py)
- 相机标定 & 位姿优化
  - [棋盘格标定]()
  
## 额外部分

C++ 的代码整理了出来，姑且先放在这里一些，具体环境参考[C++ 环境](./env_CXX.md)

- [GMM](CXX/GMM/CXX)
- [LSD](CXX/LSD)

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