本文介绍如何使用OpenCV进行图像增强和滤波，包括亮度调整、对比度增强、均值滤波和高斯滤波。通过示例代码展示了如何应用这些技术，并强调了它们在计算机视觉领域的应用价值。
图像处理技术：OpenCV 实现图像增强和滤波
图像处理技术在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要的角色。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源图像处理库，提供了丰富的函数和工具，用于处理、分析和操作图像。本文将介绍如何使用OpenCV实现图像增强和滤波的常见技术，并提供相应的源代码。
- 图像增强
图像增强是指通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可视化表达。OpenCV提供了多种图像增强技术，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。
下面是一个示例代码，演示如何使用OpenCV对图像进行亮度调整和对比度增强：
import cv2
import numpy as np
def adjust_brightness(image, value)
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