图像处理是计算机视觉的核心环节，通常包含以下步骤：
图像采集
使用摄像头或传感器获取原始图像数据。预处理
- 去噪（如高斯滤波）
- 色彩空间转换（如RGB转灰度）
- 图像增强（对比度、亮度调整）
特征提取
通过卷积神经网络（CNN）或传统算法（如SIFT）识别关键特征。模型训练
利用标注数据训练分类或检测模型，常用框架包括TensorFlow/PyTorch。后处理
- 非极大值抑制（NMS）
- 结果可视化
应用输出
将处理结果用于目标识别、图像分割等场景。
如需进一步学习基础概念，可访问 计算机视觉基础教程。