简单人工智能技术应用使用Python+OpenCV进行图像处理( 四 )_图像预处理对于整个图像处理任务来讲特

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图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。

本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下：

理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。

基本的图像处理与滤波技术。

从特征检测到人脸检测。

图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）

在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很大的影响。因此，去除噪声和控制像素值的大小可以帮助模型聚焦于整体特征，获得更高的精度。对应的图像处理技术包括：模糊化（Blurring）、阈值化（thresholding）和形态转换（morphological transformation）。本篇我们将详细介绍这几个常见的图像预处理技术。（本文假设读者已经熟悉卷积的概念。）