create by afterloe
version is 1.2
MIT License
python3 开发规范，参考自PEP8标准
opencv4 使用版本为4.1.1，相关开发文档
- 图像读取
- 颜色空间转换
- 图像的克隆、拷贝及创建
- 图像逻辑操作及LUT查找表
- 抠图、均值、极值及标准方差
- 图像归一化操作
- 视频及摄像头内容读取与分片存储
- 图像翻转、缩放（插值计算）、绘图
- ROI区域提取（规则、非规则）、图像直方图
- 直方图均衡化（图像增强）、相似度对比（直方图比较）
- HSV 色系取值范围
- 直方图反向投影（图像ROI目标检索）
- 图像的卷积操作
- 图像噪声去除 均值、高速、非局部、双边滤波
- 边缘保留滤波 高斯双边、mean shift 均值迁移、快速滤波、自定义滤波
- 图像梯度算子（一阶求导）Sobel、Robert、Prewitt，寻找图像中的轮廓
- 图像梯度算子（二阶求导）拉普拉斯，精准寻找图像中的轮廓
- 八领域、四领域的图像锐化，增强图像中的细节
- Unsharpen Mask （USM）锐化增强算法与图像权重增强
- Canny边缘检测算法
- 图像金字塔与拉普拉斯金字塔
- 图像模板匹配（最简单的模式识别）
- 二值图像的初步操作（基于均值的二值化）
- 基础阈值操作，实现二值化
- 双峰图像的二值阈值搜寻算法 - OTSU
- 单峰图像的二值阈值搜寻算法 - TRIANGLE
- 不均匀光照的二值阈值搜寻算法 - 自适应阈值
- 连通组件搜寻、状态统计
- 组件的轮廓发现与轮廓绘制
- Canny算法结合连通组件实现目标外接矩形与最小矩形绘制
- 基于矩形面积、弧长实现目标过滤
- 图像轮廓逼近
- 几何矩计算轮廓中心与横纵波对比过滤
- Hu矩实现轮廓匹配
- 圆、椭圆的轮廓拟合
- 凸包检测
- 点多变检测，判断点是否在轮廓内
- 霍夫直接检测
- 霍夫圆检测
- 图像的膨胀与腐蚀
- 结构元素的运用
- 开闭操作
- 顶帽、黑帽操作
- 图像梯度分析
- hit&miss 运用
- 二值图像分析运用，缺陷检测
- 最大轮廓提取
- 图像水印去除与修复
- 图像透视变换
- 视频的读取与色彩追踪
- 视频的前景背景分离与ROI区域提取
- 角点特征分析
- shi-tomas 角点检测
- 亚像素级别角点检测
- KLT光流跟踪
- KLT动态光流跟踪
- 稠密光流分析
- 基于帧差法实现移动对象分析
- 基于均值迁移的对象移动分析
- 移动对象的轨迹绘制
- HAAR级联对象检测器
根据 Header的内容及描述，type共分为以下8类：
feat：新功能（feature）
fix：修补bug
docs：文档（documentation）
style： 格式（不影响代码运行的变动）
refactor：重构（即不是新增功能，也不是修改bug的代码变动）
test：增加测试
chore：构建过程或辅助工具的变动
resources: 资源修改