介紹數(shù)字圖像處理由涉及在計算機上處理圖像的各種技術和方法組成。對圖像進行各種類型的操作，構成數(shù)字圖像處理。了解圖像實際上是什么圖像基本上是二維信號。信號函數(shù)是 f（x，y），其中 x 和 y 在某個點的值生成該點的像素。圖像基本上是一個由 0 到 255 之間的數(shù)字組成的二維數(shù)組。圖像處理涉及多種因素。圖像處理有幾個主要動機。圖像處理幫助改進我們存儲的數(shù)字信息。使圖像處理自動化。更好的圖像優(yōu)化，實現(xiàn)高效的存儲和傳輸。這些年來，圖像處理有了很大的進步，圖像處理的現(xiàn)代商業(yè)應用也很多。

圖像處理用途

1． 圖像校正、銳化和分辨率校正

通常，我們希望我們可以將舊圖像做得更好。這在今天是可能的。縮放、銳化、邊緣檢測、高動態(tài)范圍編輯都屬于這一類。所有這些步驟都有助于增強圖像。大多數(shù)編輯軟件和圖像校正代碼都可以輕松完成這些操作。

2. 編輯應用程序和社交媒體的過濾器

如今，大多數(shù)編輯應用程序和社交媒體應用程序都提供過濾器。

以上是原始圖像和過濾后的圖像的示例。濾鏡使圖像看起來更具視覺吸引力。濾鏡通常是一組函數(shù)，可以更改圖像中的顏色和其他方面，使圖像看起來不同。過濾器是圖像處理的一個有趣應用。

3.醫(yī)療技術

在醫(yī)學領域，圖像處理用于各種任務，如 PET 掃描、X 射線成像、醫(yī)學 CT、紫外線成像、癌細胞圖像處理等等。將圖像處理引入醫(yī)療技術領域極大地改善了診斷過程。

左邊的圖像是原始圖像。右邊的圖像是經(jīng)過處理的圖像。我們可以看到處理后的圖像要好得多，可以用于更好的診斷。

4.計算機／機器視覺

圖像處理最有趣和最有用的應用之一是計算機視覺。計算機視覺用于使計算機看到、識別事物，并將整個環(huán)境作為一個整體進行處理。計算機視覺的一個重要用途是自動駕駛汽車、無人機等。CV 有助于障礙物檢測、路徑識別和理解環(huán)境。

這就是典型的計算機視覺對汽車自動駕駛儀的工作方式。計算機接收實時鏡頭并分析其他汽車、道路和其他障礙物。

5. 模式識別

模式識別是圖像處理的一部分，涉及人工智能和機器學習。圖像處理用于找出圖像中的各種模式和方面。模式識別用于手寫分析、圖像識別、計算機輔助醫(yī)療診斷等。

6.視頻處理

視頻基本上是圖像的快速移動。視頻處理中使用了各種圖像處理技術。視頻處理的一些方法是噪聲去除、圖像穩(wěn)定、幀速率轉(zhuǎn)換、細節(jié)增強等等。Python 圖像處理入門讓我們從 Python 中的一些基本圖像相關任務開始。我們將使用 PIL。

Python 圖像庫用于各種圖像處理任務。安裝pip install pillow