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【图像处理基石】纹理的定量分析入门在计算机视觉任务中，“纹理”是我们描述图像内容的核心特征之一——从木纹的纹路、布料的编织纹理，到皮肤的毛孔、卫星图像中的地表纹理，纹理信息往往能直接决定图像的类别或属性。本文将从纹理的定义出发，详解纹理的定量分析方法，并通过代码实践让你快速掌握纹理特征的提取与应用。

【图像处理基石】什么是分水岭算法？图像分割是计算机视觉的核心任务之一，而分水岭算法凭借其直观的“地形注水”思想和强大的分割能力，成为处理粘连目标、复杂纹理场景的利器。本文将从原理到实战，带你彻底搞懂分水岭算法，还会通过OpenCV代码手把手实现目标分割！

【图像处理基石】如何在图像中提取出基本形状，比如圆形，椭圆，方形等等？在计算机视觉领域，基本形状提取（圆形、椭圆、方形、三角形等）是一项基础且核心的任务，广泛应用于工业质检（如零件尺寸检测）、目标识别（如交通标志检测）、机器人视觉（如障碍物形状判断）等场景。传统方法无需训练数据，依赖图像处理技术即可实现，适合快速落地和入门学习。

【图像处理基石】图像处理的基础理论体系介绍图像处理作为计算机视觉、AI视觉任务的核心基础，其理论体系围绕“图像表示-预处理-特征提取-高级分析”的逻辑展开，涵盖数学建模、算法设计与工程应用的核心知识。以下从核心理论模块、原理解析、典型应用三个维度，系统梳理图像处理的基础理论框架，为技术研发与书籍撰写提供结构化支撑。

【图像处理基石】如何入门图像配准算法？在计算机视觉领域，图像配准是一个基础且核心的技术——简单说就是把两张（或多张）不同角度、不同时间、不同传感器拍摄的同一场景图像，对齐到同一坐标系下。它的应用场景随处可见：全景照片拼接、医学影像融合（比如CT和MRI图像对齐）、目标跟踪、遥感影像分析等。

【图像处理基石】图像去雾算法入门（2025年版）在计算机视觉领域，雾天等恶劣天气会导致图像对比度下降、细节模糊，严重影响后续的目标检测、图像分割等任务。图像去雾算法作为解决这一问题的核心技术，已广泛应用于自动驾驶、监控安防、遥感航拍等场景。本文将从基础原理出发，系统梳理传统去雾算法与深度学习去雾算法的核心思想、实现流程，并附上Python实操代码，帮助大家快速掌握图像去雾技术。

【图像处理基石】图像连通域计算：原理、算法实现与应用全解析在图像处理中，连通域计算是一项基础且核心的技术，广泛应用于目标检测、图像分割、缺陷检测等场景。无论是提取车牌区域、识别医学图像中的病灶，还是统计工业产品的缺陷数量，都离不开连通域的精准计算。本文将从基础概念出发，详解两种常用连通域算法（泛洪填充、扫描线算法），并附上Python+OpenCV完整实现代码，适合图像处理初学者快速上手。

【图像处理基石】如何从色彩的角度分析一张图是否是好图?在图像质量评估领域，色彩是决定“好图”的核心维度之一。不同于构图、清晰度等指标，色彩通过影响人眼视觉感知和情感共鸣，直接决定图像的“吸引力”——一张色彩协调、层次分明的图，即便内容简单也能让人眼前一亮；而色彩杂乱、对比度失衡的图，即便主体突出也会显得粗糙。

【图像处理基石】怎么让图片变成波普风？波普艺术（Pop Art）作为20世纪最具影响力的艺术流派之一，以高饱和度色彩、强烈对比、网点印刷感、粗黑轮廓为核心特征，广泛应用于海报设计、社交媒体配图、文创产品等场景。不需要专业设计软件（如PS），用Python就能快速将普通图片转化为波普风！

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OpenCV：从经典到现代，计算机视觉的基石与未来摘要OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 作为计算机视觉领域最重要、最普及的开源库，自诞生以来深刻地影响了学术研究和工业应用的进程。它提供了一套涵盖从经典图像处理到现代深度学习推理的完整工具集，极大地降低了计算机视觉技术开发的门度，并已成为该领域事实上的标准。本文旨在面向专业人员，系统性地梳理 OpenCV 的发展历程、核心架构与现状，探讨其在关键领域的应用与效果，并展望其未来的发展趋势与面临的挑战。

【图像处理基石】什么是光流法？在计算机视觉领域，运动目标分析是核心任务之一，而光流法作为一种无标记运动估计技术，通过捕捉图像序列中像素的灰度变化，能够精准描述目标的运动轨迹和速度信息。它广泛应用于目标跟踪、行为识别、自动驾驶等场景，是AI算法工程师必须掌握的关键技术之一。本文将从光流法的核心原理出发，结合OpenCV实现Python实战，带你快速掌握光流法的应用技巧。

【图像处理基石】提升图像通透感：从原理到实操的完整指南在图像处理中，“通透感”是衡量图像质量的核心指标之一——它能让画面摆脱灰蒙蒙的沉闷感，还原细节层次、优化色彩表现，让主体更突出、视觉体验更舒适。无论是风景摄影后期、产品图片优化，还是日常照片美化，提升通透感都是高频需求。本文将从技术原理出发，结合工具实操和代码实现，分享一套适合开发者和摄影爱好者的完整方案。

【图像处理基石】如何在图像中实现光晕的星芒效果？在摄影和图像美化中，星芒效果能让灯光、太阳等光晕区域呈现出放射状的“星光”纹理，让画面更具氛围感。但你知道吗？这种效果无需依赖摄影器材，用算法也能实现——核心是定位图像中的高光区域，再沿特定方向生成放射状线条，配合抗锯齿和融合策略，就能还原自然的星芒质感。

【图像处理基石】老照片修复入门：用技术唤醒沉睡的回忆在抽屉深处，总有几张泛黄的老照片：可能是爷爷年轻时的军装照，可能是父母的结婚照，也可能是你小时候的周岁留影。这些照片承载着最珍贵的情感，但岁月总会留下痕迹——划痕、褪色、折痕、甚至边角缺失，让回忆变得模糊。

【图像处理基石】图像滤镜的算法原理：从基础到进阶的技术解析在图像处理领域，滤镜是实现图像风格化、增强或修复的核心工具。无论是手机修图软件的“复古”效果，还是工业检测中的“边缘提取”，其背后都离不开特定的算法逻辑。本文将从基础像素操作到复杂卷积运算，拆解主流图像滤镜的算法原理，并结合Python+OpenCV代码示例，帮助开发者理解并实现自己的滤镜效果。

【图像处理基石】图像形态学处理：从基础运算到工业级应用实践在计算机视觉领域，图像形态学处理是一种基于形状分析的核心技术。它通过一系列简单的集合运算（如膨胀、腐蚀），实现对图像中目标的分割、降噪、边缘提取等操作，广泛应用于工业检测、医学影像、安防监控等场景。本文将从实际应用出发，拆解形态学处理的核心场景与实现代码，帮你快速掌握这一实用技术。

【图像处理基石】图像对比度增强入门：从概念到实战（Python+OpenCV）处理照片时总遇到一个问题：逆光拍的风景照人脸漆黑、背景过亮，老照片更是灰蒙蒙的看不清细节。这都是「对比度不足」惹的祸，而「图像对比度增强」就是解决这类问题的核心技术。

【图像处理基石】遥感图像高度信息提取：Python实战全流程+常用库汇总在地形测绘、灾害监测、生态评估等场景中，从遥感图像提取高度信息（高程数据）是核心需求。本文将从技术原理出发，用Python实现完整的高度提取流程，并汇总遥感处理中常用的工具库，帮你快速上手遥感数据处理。

【图像处理基石】暗光增强算法入门：从原理到实战（Python+OpenCV）大家好！最近很多朋友问我“夜间拍照模糊看不清怎么办”“监控画面太暗怎么调亮”，其实这些问题都能通过「暗光增强算法」解决。今天就带大家从0入门，搞懂暗光增强的核心逻辑，还会手把手教你用Python实战，新手也能跟着做～

【图像处理基石】GIS图像处理入门：4个核心算法与Python实现（附完整代码）最近在项目里需要处理遥感影像、电子地图这类GIS数据，踩了不少“入门坑”后，整理了这篇偏向实操的入门博客——从工具搭建到核心算法实现，全程用Python代码落地，适合快速上手。