以下幾個系列都是計算機視覺2 中的一些啟發點，一些有典型意義的方法，僅作記錄備忘。以后可以提醒自己！
邊緣檢測中的主要思想其實就是辯證的看待問題的一種思路，抑制噪聲，增強特征??！
卷積的一個很顯然的解釋和理解就是不同的模板形式決定了卷積的不同功能！
上面3個圖非常直觀的提示我們，做數據處理之前，我們需要濾波來去噪！這一步和這一種想法非常非常的直觀，但是在實踐中，很少有人會第一時間想到。
仔細理解一下，為什么平閾值是平滑噪聲！相當于一個窗口選擇函數！通過這一個，可以更好的來理解卷積！把通常的顯然過程來數學化和規范化進行表達！
二維的模板函數可以兩個函數的乘積，然后來加速計算?。∵@個過程非常非常重要！
從一種新的角度來理解和發現，平坦區域和邊緣角點的區別
注意在Harris角點檢測中，從特征值的角度來進行了解釋。但是應該引起足夠重視的一點是，這個是從數學原理的角度來推導解釋出來的！而不是平白無故從特征值的角度觀察得到的結論！??！一定要注意！！
CSS角點檢測，從兩種尺度來考慮問題，平衡此過程中的利弊
文章來源:
http://www.lxlsosi.tk/2011/05/23/%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%9c%ba%e8%a7%86%e8%a7%89-summary1/