通用且适用于移动设备的图像转换器，高效提升计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，涉及图像处理、目标检测、图像分类等任务。近年来，图像转换技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用，它可以将输入图像转换成具有不同特征或风格的输出图像。本文将介绍一种通用且适用于移动设备的图像转换器，并提供相应的源代码。

在开始之前，我们需要明确一些概念。图像转换器是一个模型，它接受一个输入图像并生成一个转换后的输出图像。通常，这个模型是由深度学习技术训练得到的，例如使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）进行图像转换。移动设备上的图像转换器需要具备高效的计算能力和低内存占用，以适应资源受限的环境。

下面是一个示例的图像转换器的源代码，用于将彩色图像转换为灰度图像：

import cv2

def convert_to_grayscale(input_image):
    # 读