本文深入探讨了数字图像处理和计算机视觉的研究内容，包括图像预处理、特征提取和目标检测与识别。通过源代码示例展示了灰度化、边缘检测以及使用TensorFlow进行目标检测等技术，这些方法在图像分析、医学影像、自动驾驶等多个领域有着广泛应用。
数字图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中重要的研究方向，它们涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。本文将探讨数字图像处理和计算机视觉的研究内容，并提供相应的源代码示例。
- 图像预处理
图像预处理是数字图像处理的第一步，旨在对原始图像进行去噪、增强和修复等操作，以提高后续分析和处理的效果。常见的图像预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、滤波和图像修复等。
下面是一个简单的图像灰度化的源代码示例：
import cv2
def grayscale(image):
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY
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