图像处理是计算机视觉领域的基础，以下是一些关于图像处理的教程：
- 基础概念：图像处理的基础概念，包括像素、分辨率、色彩模型等。
- 滤波：使用滤波器去除图像噪声，例如高斯滤波、中值滤波等。
- 边缘检测：检测图像中的边缘，常用的算法有Sobel算子、Canny算子等。
- 形态学操作：通过膨胀和腐蚀等操作改变图像的形状，常用于图像分割和特征提取。
图像处理示例
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- 图像分割：将图像分割成多个区域，常用的算法有阈值分割、区域生长等。
- 特征提取：从图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等，用于后续的图像识别和分类。
- 图像识别：通过训练模型识别图像中的物体或场景，常用的算法有卷积神经网络（CNN）等。
图像分割示例
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- 目标检测：定位图像中的物体并识别其类别，常用的算法有YOLO、SSD等。
- 图像重建：从部分或损坏的图像中恢复完整图像，如基于深度学习的图像修复。
目标检测示例
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