以下几个系列都是计算机视觉2 中的一些启发点，一些有典型意义的方法，仅作记录备忘。以后可以提醒自己！
边缘检测中的主要思想其实就是辩证的看待问题的一种思路，抑制噪声，增强特征！！
卷积的一个很显然的解释和理解就是不同的模板形式决定了卷积的不同功能！
上面3个图非常直观的提示我们，做数据处理之前，我们需要滤波来去噪！这一步和这一种想法非常非常的直观，但是在实践中，很少有人会第一时间想到。
仔细理解一下，为什么平阈值是平滑噪声！相当于一个窗口选择函数！通过这一个，可以更好的来理解卷积！把通常的显然过程来数学化和规范化进行表达！
二维的模板函数可以两个函数的乘积，然后来加速计算！！这个过程非常非常重要！
从一种新的角度来理解和发现，平坦区域和边缘角点的区别
注意在Harris角点检测中，从特征值的角度来进行了解释。但是应该引起足够重视的一点是，这个是从数学原理的角度来推导解释出来的！而不是平白无故从特征值的角度观察得到的结论！！！一定要注意！！
CSS角点检测，从两种尺度来考虑问题，平衡此过程中的利弊
文章来源:
http://www.lxlsosi.tk/2011/05/23/%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%9c%ba%e8%a7%86%e8%a7%89-summary1/