探索图像处理

引言

图像处理是计算机视觉和人工智能的核心领域之一，广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶、增强现实等前沿领域。本文将通过高级案例和深入的开发示例，带领读者探索图像处理的基本原理和应用方法。无论是图像增强、边缘检测，还是深度学习与图像的结合，都会在本文中得到精彩的展现。

1. 图像增强与滤波

图像增强的目的是改善图像质量，使其更适合于后续的处理和分析。

案例：自适应直方图均衡化

自适应直方图均衡化（CLAHE）是图像增强中的重要技术，特别适用于对比度较低的图像。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=