什么是图像处理？📷
图像处理是人工智能领域的重要分支，主要研究如何通过算法对图像进行分析、转换和增强。其核心目标是提取图像中的有用信息或改善图像质量，常用于计算机视觉、医学影像、安防监控等场景。
核心知识点 🧠
图像采集与预处理
- 通过摄像头或传感器获取原始图像
- 常见操作：灰度化、降噪、缩放（例如：
cv2.resize()） - 📌 点击了解图像预处理实战案例
图像特征提取
- 使用卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征
- 关键技术：边缘检测、角点检测、直方图均衡化
- 📷 图像特征提取示意图
图像分类与识别
- 基于深度学习的图像标签系统
- 常见模型：ResNet、VGG、YOLO
- 📌 扩展阅读：图像识别应用
工具与框架 🛠️
| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| OpenCV | 图像处理库 | cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) |
| PIL | 图像增强与格式转换 | ImageEnhance.Contrast(image).enhance(2.0) |
| TensorFlow/PyTorch | 深度学习框架 | 构建CNN模型进行图像分类 |
实践建议 📚
- 从基础图像操作开始练习（如滤波、阈值处理）
- 逐步学习卷积神经网络原理与实现
- 参考开源项目进行实战编码
- 📌 更多教程：图像处理与AI结合