图像预处理的python代码

在Python中，图像预处理常常通过OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 或其他库如PIL（Pillow）来完成。下面是一个简单的例子，展示如何使用OpenCV对一张图片进行常见的预处理操作：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 转换为灰度图像（如果需要）
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 灰度缩放
resized_img = cv2.resize(gray_img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 直方图均衡化增强对比度
eq_img = cv2.equalizeHist(resized_img)

# 对图像进行二值化（如用于边缘检测）
_, binary_img = cv2.threshold(eq_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始和处理后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Processed", binary_img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取图片，然后将其转换为灰度并调整尺寸。接着进行直方图均衡化以改善对比度，并进行二值化以便于后续的形态学操作。最后显示原图和处理后的结果。具体的预处理步骤会根据实际需求选择和调整。记得替换`'image.jpg'`为你实际要处理的图片路径。