欢迎来到计算机视觉图像处理实践教程页面！以下是一些实用的图像处理技巧和实践案例，帮助你更好地理解和应用计算机视觉技术。
基础知识
图像处理流程
- 图像采集：使用摄像头或其他设备获取图像数据。
- 图像预处理：对采集到的图像进行格式转换、缩放、增强等操作。
- 图像分割：将图像分割成若干区域，以便进行后续处理。
- 特征提取：从图像中提取出有用的特征，如边缘、纹理、颜色等。
- 图像分类与识别：根据提取出的特征对图像进行分类或识别。
实践案例
边缘检测
边缘检测是图像处理中一个重要的步骤，以下是一些常用的边缘检测算法：
- Sobel算子
- Prewitt算子
- Laplacian算子
纹理分析
纹理分析在图像处理中也有广泛的应用，以下是一些常见的纹理分析方法：
- 灰度共生矩阵（GLCM）
- 局部二值模式（LBP）
扩展阅读
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