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开篇废话
本系列最后一篇，后续的文章将在其他系列中编写，本想把小波也放在这个系列，但感觉最近写小波有点困难，这里学习环境不好，所想去写点好玩的，比如模式识别，图像特征点什么的，希望大家继续关注。
算法原理
多通道图像的简单分割，可以给定阈值向量，然后给定范围，可以是三维的球形，或者立方体，，这个就要看具体的设计了，比如举个简单的例子，给定RGB中心阈值为 那么只要满足
的点满足要求，为目标点，否则为背景点。 算法同样适用于其他色彩空间，但要根据具体情况来设计，所以灵活性很强。
代码double Chanel3Distance(RGB point1,RGB point2){return sqrt((point1.c1-point2.c1)*(point1.c1-point2.c1)+(point1.c2-point2.c2)*(point1.c2-point2.c2)+(point1.c3-point2.c3)*(point1.c3-point2.c3));}void SegmentRGB(RGB* src,RGB *dst,int width,int height,RGB * color_center,double threshold){double distance=0.0;for(int i=0;i<width*height;i++){distance=Chanel3Distance(src[i], *color_center);if(distance<=threshold){dst[i].c1=src[i].c1;dst[i].c2=src[i].c2;dst[i].c3=src[i].c3;}else{dst[i].c1=0.;dst[i].c2=0.;dst[i].c3=0.;}}}结果分析
下面简单的分割和平滑，然后进行合并。 原图：
分割（使用简单的RGB模型，肤色分割点简单选取，所以效果不是很好）：
平滑后合并
原图：
分割结果：
总结
至此用了70几天简单的介绍了图像处理的基础知识，特定的应用因为不具有行业通用性，所以将会有选择的进行学习，感谢自己一路坚持了几个月，感谢大家一直的支持，希望大家的技术进步。 本系列结束。 技术，待续。。。
如你想要拥有完美无暇的友谊，可能一辈子找不到朋友
