图像处理是数据科学中的重要领域，主要研究如何通过算法对图像进行分析、转换和增强。以下是核心内容：
1. 📌 基本定义
图像处理涉及以下操作：
- 滤波：去除噪声或增强特定特征（🔍）
- 分割：将图像划分为多个区域或对象（✂️）
- 特征提取：识别关键信息如边缘、纹理（🧩）
- 压缩：减少存储空间（📦）
- 识别：通过模式匹配实现目标检测（🤖）
2. 📈 应用场景
- 医疗影像（🧬）：辅助疾病诊断
- 自动驾驶（🚗）：实时道路分析
- 安防监控（🔒）：人脸识别与行为分析
- 工业检测（🏭）：缺陷识别与质量控制
- 增强现实（🕶️）：图像合成与场景优化
3. 🧰 技术方法
- 传统算法：如Canny边缘检测、傅里叶变换（🧮）
- 深度学习：卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）（🧠）
- 计算机视觉框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch（🛠️）
- 图像增强技术：旋转、缩放、色彩调整（🎨）
4. 📚 扩展学习
想深入了解具体技术？可参考：