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在本文中， 将学习通过 inpainting的方法清除旧照片中的小噪音等 学习OpenCV中的修复函数。大多数人的家里都会有一些旧化的照片，上面可能有黑点、折痕、笔画等，是可以通过算法进行修复。

了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类，理解函数的输入参数及输出参数。

在本文中，将了解 K-Means聚类的概念以及其工作原理等。本文将以一个常用的例子来处理这个问题。 T-shirt尺寸问题，假设一家公司将向市场发布新型号的T恤，将不得不制造不同尺寸的模型。

使用SVM进行手写体OCR识别。在本文中，将学习使用SVM算法实现手写体OCR识别，在KNN中，直接使用像素强度作为特征向量；在SVM中，将使用方向梯度直方图（HOG）作为特征。

在本文中，将学习直观理解SVM 理论，线性可分数据 给定下面的图像，它具有两种数据类型——红色和蓝色。在kNN算法中，对于测试数据，用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离区分。

在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程，使用OpenCV自带的数字和字母数据集。手写数字的OCR 目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。

在本章中，将理解 k最近邻（kNN）算法的概念及理论，kNN是可用于监督学习的最简单的分类算法之一。这个想法是在特征空间中搜索测试数据的最近邻

在本节中，将学习根据立体图像创建深度图。在上一节中，看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。如果有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。

在本节中， 将学习 多视图几何的基础知识，了解什么是极点(epipole)，极线，极线约束等。当使用针孔相机拍摄图像时，会失去一些重要信息，即图像深度