编程实现电脑图像处理并显示

在编程中实现电脑图像处理通常涉及到计算机视觉（Computer Vision）和图形学（Graphics）。这包括读取、分析、修改和展示图片或视频数据。以下是一个简单的步骤概述：

1. **导入库**：首先，你需要选择适合的编程语言（如Python），并引入相应的图像处理库，例如Python的OpenCV（cv2）、PIL（Pillow）或是Matplotlib用于显示结果。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载图片**：使用库提供的函数加载图片到程序中。

image = cv2.imread('example.jpg')

3. **基本操作**：对图片进行预处理，比如调整大小、裁剪、旋转、颜色空间转换等。

# 调整大小
resized_image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5)

4. **图像处理**：应用滤波器（如灰度化、模糊、锐化）、边缘检测、特征提取等算法。

gray_image = cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=50, threshold2=150)

5. **结果显示**：利用matplotlib或类似库展示处理后的图像。

plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.show()

6. **保存处理结果**：如果你需要，还可以将处理后的图像保存到磁盘。

cv2.imwrite('processed_image.jpg', edges)

这只是最基础的例子，实际的图像处理可以非常复杂，涵盖图像识别、物体分割、深度学习等领域。对于初学者，可以从官方文档和在线教程开始学习，逐步深入。