图像处理是人工智能领域的重要应用方向，广泛用于计算机视觉、医学影像分析、安防监控等领域。以下将从基础概念到实践技巧进行讲解：
🧠 核心概念
图像增强：通过调整对比度、亮度、锐度等提升图像质量
特征提取：识别图像中的关键信息（如边缘、纹理）
目标检测：定位图像中的具体对象（如人脸、车辆）
🛠️ 常用工具
| 工具 | 功能 | 本站链接 |
|---|---|---|
| OpenCV | 图像处理基础库 | /ai/tutorials/computer_vision |
| TensorFlow | 深度学习框架 | /ai/tutorials/deep_learning |
| PyTorch | 灵活的神经网络框架 | /ai/tutorials/ai_introduction |
🚀 实践技巧
- 数据预处理：标准化尺寸、归一化像素值、数据增强
- 模型选择：根据任务选择CNN、GAN、YOLO等算法
- 性能优化：使用GPU加速、量化压缩、剪枝技术
如需深入学习图像处理技术，可访问计算机视觉专题教程获取更多资源。