2.图像处理概述
图像处理概述
图像处理工具
OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。它由C++编写，同时提供Python、Java等多个语言的接口，支持Windows、Linux、Android等多种操作系统。OpenCV提供了大量的函数和工具，可用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域，例如对象检测、人脸识别、运动估计等。同时，OpenCV也提供了一些基本的图像处理功能，包括图像的读取、显示、保存，还可以进行图像的缩放、旋转、平移等操作。由于其强大的功能和广泛的应用领域，OpenCV在计算机视觉领域非常受欢迎，并且被广泛应用于各种商业和科研项目中。
PIL
Python 的 PIL 库（Python Imaging Library）是一个开源的图像处理库，可以用于打开、编辑、保存各种图像格式文件。它包含了图像处理中常用的各种函数和工具，可以进行图像裁剪、缩放、旋转、变换等操作，同时还支持一些高级的图像处理方法，如滤波、直方图均衡化、边缘检测等。PIL 库也提供了简单易用的API，可用于创建图像对象、进行像素级别的操作，并可以与其他 Python 库无缝集成。此外，在 PIL 库的基础上还有一些扩展版本，如 Pillow 库，提供了更多的功能和更好的性能。由于其易用性和广泛应用的领域，PIL 库被广泛应用于各种商业和科研项目中。
其他图像处理工具
除了OpenCV和PIL，还有许多其他的图像处理工具可以使用。以下是其中一些流行的工具：
scikit-image：这是一个基于Python的开源图像处理库，提供了许多常用的图像处理算法和函数，如滤波、分割、形态学操作等。
MATLAB Image Processing Toolbox：这是MATLAB官方提供的图像处理工具箱，支持各种图像处理操作，包括增强、分割、特征提取等。
ImageMagick：这是一个自由和开放源代码的软件套件，可以从命令行或其他程序调用它进行图像处理操作，支持各种格式的图像文件。
GIMP：这是一款免费的开源图像处理软件，可以在Linux、Windows和MacOS等操作系统上运行，提供了众多的工具和插件，支持各种图像处理操作，如涂鸦、裁剪、缩放等。
Adobe Photoshop：这是一款商业图像处理软件，提供了丰富的工具和功能，可以进行各种复杂的图像处理操作，如图层、蒙版、滤镜等。
这些工具都有其各自的优点和适用范围，选择其中一个需要考虑到自己的需求和项目要求。
图像处理算法
图像获取
在数字图像处理中，图像获取就是把一模拟图像(如照片、画片等)转换成适合计算机或数字设备处理的数字信号。这一过程主要包括摄取图像、光电转换、数字化等步骤。
图像变换
图像变换就是对原始图像执行某种正交变换，如离散傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换哈达玛变换、霍特林变换等，将图像的特征在变换域中表现出来，以便在变换域中对图像进行各种相关处理，特别是一些用空间法无法完成的特殊处理。
图像增强
图像增强主要是突出图像中感兴趣的信息，衰减或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到增强，便于目标区分或对象解释。图像增强的主要方法有直方图增强、空域增强、频域增强、伪彩色增强等技术。
图像复原
图像复原的主要目的是去除噪声干扰和模糊，恢复图像的本来面目。图像噪声包括随机噪声和相干噪声。随机噪声干扰表现为麻点干扰，相干噪声干扰表现为网纹干扰。模糊来自透镜散焦、相对运动、大气湍流以及云层遮挡等。这些干扰可以用逆滤波、维纳滤波、最小约束二乘方滤波、同态滤波等方法去除。
图像编码
图像编码研究属于信息论中的信源编码范畴，其主要宗旨是利用图像信号的统计特性以及人类视觉的生理学及心理学特性对图像信号进行高效压缩；从而减少数据存储量，降低数据量以减小传输带宽，压缩信息量以便图像分析与图像识别。图像编码的主要方法有去冗余编码、变换编码、小波变换编码、神经网络编码、模型基编码等。
图像分析
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得所需的客观信息。图像分析通过边缘检测、区域分割、特征抽取等手段将原来以像素描述的图像变成比较简洁的对目标的描述。
图像识别
图像识别是数字图像处理的重要研究领域。图像识别方法大致可分为统计识别法、句法（结构）识别法和模糊识别法。统计识别法侧重于图像的特征，可以用 Bayes 分类器、人工神经网络、支持向机来实现;句法识别侧重于图像模式的结构，可以通过句法分析或对应的自动机来实现，而模糊识别法则主要是将模糊数学方法引人图像识别，从而简化识别系统的结构，提高系统的实用性和可靠性可更广泛、更深入地模拟人脑认识事物的模糊性。
图像理解
图像理解的重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互间的联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。图像理解属于高层操作，所操作的对象是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
其他参考
我们这里不做详细展开，如果后面用到再具体学习。
