图像处理是计算机视觉的重要分支，广泛应用于摄影、医学、工业检测等领域。以下是一些核心知识点与实践建议：
📚 基础概念
- 像素与分辨率：图像由像素点构成，分辨率决定每英寸的像素数量（如
1920x1080） - 色彩空间：常见格式包括 RGB、HSV、CMYK，转换工具如
convert命令 - 滤波与锐化：高斯模糊（
Gaussian_Blur）与拉普拉斯锐化（Laplacian_Sharp）是经典算法
🛠️ 常用工具
| 工具 | 用途 | 示例链接 |
|---|---|---|
| OpenCV | 实时图像处理库 | [/Image_Processing/OpenCV_Tutorial] |
| PIL/Pillow | Python 图像处理模块 | [/Image_Processing/Python_Image_Processing] |
| GIMP | 免费图像编辑软件 | [/Image_Processing/Software_Review] |
📌 实践案例
- 边缘检测：使用 Canny 算法（
Canny_Detection）识别物体轮廓 - 图像分类：通过深度学习框架（如 TensorFlow）训练模型
- 视频流处理：实时分析摄像头画面（
Real_Time_Video_Processing）