如何利用Python 圖像庫完成各種圖像處理任務？
介紹數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 之間的數字組成的二維數組。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字信息。使圖像處理自動化。更好的圖像優化，實現高效的存儲和傳輸。這些年來，圖像處理有了很大的進步，圖像處理的現代商業應用也很多。
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，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.醫療技術
在醫學領域，圖像處理用于各種任務，如 PET 掃描、X 射線成像、醫學 CT、紫外線成像、癌細胞圖像處理等等。將圖像處理引入醫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、圖像穩定、幀速率轉換、細節增強等等。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
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