0卡尔曼OPENCV预测鼠标位置卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。因此，自从卡尔曼滤波理论问世以来，

均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算。R语言平均值公式：mean(x,trim0,na.rmFALSE,...）\x<c(22,13,2,45,56,73,21,44,NA)\result.mean<mean(x,rim0.2,na.rmTRUE)rim0

1Author：WinterLiuiscoming!2importcv2ascv3importnumpyasnp4importpytesseract567预处理，高斯滤波（用处不大），4次开操作8过滤轮廓唯一

1 空间滤波 1.1 基本概念空间域，在图像处理中，指的是像平面本身；空间滤波，则是在像平面内，对像素值所进行的滤波处理。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0daafa04976ff550daa79ae366f301bdfac.png)如上图所示，假

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现importcv2i

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

关于红包算法，其实笔者早在16年某个直播平台实现过。论彻底随机性，网上可刊资料少之又少。在网上查阅的资料大部分都是非随机分配、均值波动分配等方案，那么以下笔者来分享一套红包的分配算法。介绍下网上惯用的做法：1、均值波动分配  即根据总金额和数量，计算出平均值，为每个红包的金额进行上下随机波动，计算出所有红包的金额。2、随机金额分配 

\\coding:utf8\图像滤波'''图像处理也支持低通滤波(LPF)和高通滤波(HPF)处理OpenCV提供filter2D函数对图像进行滤波处理'''importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt读取图像img

1前备知识(1)标准方差简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/831617be65e39f584f9c64b298b