- 引言
在现代数字化时代，人们生产和获取数以亿计的数字图像。具体而言，这些图像数据常用于计算机视觉、模式识别、医学影像、地球观测和卫星遥感等领域。通过高级图像处理技术，可以从这些数据中提取出有用的信息，从而支持实现各种应用。本文主要介绍Python图像处理实战的相关案例和技术。
- 图像的数字化表示
在计算机中，图像是由数字矩阵表示的。每个像素在数字图像中表示为一个值，通常是一个整数，代表该像素的亮度或颜色值。对于灰度图像，每个像素只有一个值，通常介于0到255之间。在彩色图像中，每个像素都表示为红、绿和蓝3种颜色通道的组合，通常用RGB表示。由于每个通道都是8位（即0到255之间），因此彩色图像需要三个8位数字来表示一个像素值。
图像处理的目标是通过数字矩阵中的数值操作来改变数字图像的外观或内容。
- Python图像处理库
Python有多个用于图像处理的库，包括Pillow、OpenCV、scikit-image和mahotas等库。
Pillow是Python Imaging Library的分支，它提供了操作图像的基本功能，如裁剪、缩放、旋转和颜色转换等。可以使用Pillow库来处理各种类型的图像，包括JPEG、PNG、BMP、GIF、TIFF和ICO等格式。
OpenCV库是一个跨平台的计算机视觉和机器学习库。OpenCV具有广泛的图像处理功能，如图像转换、特征检测、摄像机校准、图像分割和图像识别等。OpenCV库可以处理各种类型的图像格式，包括JPEG、PNG、BMP和GIF等格式。
Scikit-image是一个基于NumPy、SciPy和Matplotlib库的Python图像处理库。Scikit-image库提供了大量的图像处理函数，包括滤波器、分割、颜色
