在前5節(jié)，從最基礎的像素開始了介紹，并且著重介紹了像素局部性、RGB圖片和YUV圖片以及通道的概念。

其實寫那么多，很多細節(jié)知識也不用都學會，只需要知道計算機在處理圖片時，看到的都是一堆像素，而這一堆像素，都是以數(shù)據(jù)點的形式存放在計算機中的。

為了更好的展示圖像和處理圖像數(shù)據(jù)，為圖像格式設置了幾個通道，比如 RGB 通道。

了解這些基本就可以了，從本節(jié)開始介紹一些傳統(tǒng)計算機視覺的知識，方便為后面閱讀學習基于深度學習的計算機視覺提供知識積累。

在傳統(tǒng)計算機視覺中，有一類非?；A的算法，就是對圖像進行濾波操作。

什么是濾波

圖像濾波是圖像處理中最常見的一種操作，它主要是可以改變圖像中的某些特征，或者去除圖像中的噪聲。

濾波操作的是通過一定的數(shù)學算法來完成的，最常見的濾波方式包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波。

從名字就可以看出，均值濾波是取一些像素值的平均值作為濾波的輸出，中值濾波便是一些像素的中間值作為濾波后的輸出。

高斯濾波就稍微復雜一些，人們特意設計了一個符合高斯分布的濾波器，完成對方框內像素的一種運算。

那么取像素中哪些像素值來計算平均值呢？人們設計了一個窗口，作為濾波器的窗口，在后面的神經(jīng)網(wǎng)絡中，這個窗口也可以看做是卷積的卷積核。