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，

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

高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声，也成为正态噪声，是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置，高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函

\\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

　　Java的发明人詹姆斯·高斯林　　Java的名字来自于一种咖啡的品种名称，所以Java语言的Logo是一杯热气腾腾的咖啡。　　Java是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特点，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。　　任职于太阳微系统的詹姆斯·高斯林等人于1990年代初开发Java语

使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的偏航误差。中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。零偏不稳定性(BI)也