本文探讨了图像处理与识别在计算机视觉领域的应用，涵盖了图像处理的基础，包括图像增强、滤波和几何变换，以及图像识别的三个关键方面：目标检测、图像分类和图像分割。通过Python和OpenCV、PyTorch、TorchVision的示例代码，展示了这些技术的实际操作。
图像处理与识别是计算机视觉领域的重要研究方向，涉及到对图像进行分析、处理和理解。在这篇文章中，我将详细介绍图像处理与识别的基本概念和常见技术，并提供相应的源代码示例。
- 图像处理基础
图像处理是指对图像进行一系列的操作，以改变图像的特征或提取有用的信息。常见的图像处理操作包括图像增强、滤波、几何变换等。
图像增强是改善图像质量的一种处理方法。以下是一个示例代码，演示了如何使用Python和OpenCV库对图像进行亮度调整：
import cv2
def adjust_brightness(image, value):
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2
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