计算机视觉作为人工智能领域的核心技术之一，其核心在于如何从原始图像数据中提取出有意义的信息，以便于机器能够更好地理解和处理视觉世界。特征提取技术是实现这一目标的重要步骤，它通过分析图像中的局部区域或整体结构来提取出对后续处理有用的数据特征。图像处理方法则是对图像进行一系列处理操作，以满足特定的应用需求。 在特征提取领域，常见的技术包括但不限于边缘检测、角点检测、纹理分析和形状描述。边缘检测通过识别图像中亮度变化剧烈的点来提取边缘，而角点检测则专注于图像中具有特定方向变化的特征点。纹理分析关注的是图像的表面特性，通过分析像素间的相关性来表征图像的纹理特征。形状描述则致力于从图像中识别和描述物体的形状。 图像处理方法则更为多样，包括但不限于图像滤波、图像增强、图像分割、图像融合等。图像滤波的目的是去除图像噪声或突出特定的图像特征。图像增强则着重于改善图像的视觉效果，使之更适合人的观察或机器分析。图像分割是将图像分割成多个部分或对象，每个部分在某种特征上保持一致性。图像融合则是将来自不同传感器或同一传感器在不同时间拍摄的图像进行合并，以获得更全面或更清晰的信息。 在实际应用中，特征提取技术和图像处理方法需要根据具体的应用场景进行选择和调整。例如，在自动驾驶系统中，车辆和行人检测需要快速准确地从复杂背景中提取出目标特征，并通过图像分割技术将其与背景分离。在医疗影像分析中，图像处理方法如滤波和增强可以提高病变区域的可视化效果，便于医生进行诊断。 计算机视觉的研究还涉及到机器学习和深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN）在特征提取和图像处理中的应用取得了显著的成果。CNN能够在无需人工设计特征的情况下，自动从大量数据中学习到有效的特征表示，极大地推动了计算机视觉技术的发展。 此外，开源社区的活跃也为计算机视觉技术的发展提供了丰富资源。研究人员和开发者可以访问大量的开源工具和库，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，这些工具为特征提取和图像处理提供了强大的算法支持，并且可以通过社区贡献不断完善和优化。 在探讨这些技术的同时，研究人员还需考虑到实际应用中的一些挑战，如计算效率、实时性能、不同环境下的适应性以及数据的隐私保护等。随着技术的不断进步，未来计算机视觉将在更多的领域发挥作用，从安防监控到工业检测，从虚拟现实到远程医疗，其应用前景广阔。 总结而言，计算机视觉中的特征提取技术和图像处理方法是实现智能视觉应用的基础，它们的发展和创新对于推动相关领域的科技进步和应用拓展具有重要意义。通过不断的研究和技术进步，我们期待计算机视觉技术在未来能够更好地服务于人类社会，提高人们的生活质量。

Delphi图像处理方法，直方图拉伸，亮度，对比度，图像旋转，二值化

如下所示： from PIL import Image import numpy as np # 反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg")) # b = [255, 255, 255] - a # 灰度，反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L')) # b = 255 - a # 灰度，颜色变谈 # a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L')) # b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加 # 灰度，颜色加重 #

主要介绍了python Pillow图像处理方法汇总,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统，以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。

《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、地图制图与三维可视化、正射校正、面向对象图像特征提取、地形分析、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算、雷达图像处理和ENVI二次开发等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握E。NVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。, 《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能，还融人了相关理论和方法，可作为ENVI软件用户的学习指南，对从事遥感应用研究的专业人员和测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的科研、技术人员及高校师生也具有一定的参考价值。

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基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化，以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化，包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割

基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%