图像预处理方法有哪些？

图像预处理是指在将原始图像输入到计算机视觉模型之前对其进行的一系列操作，目的是提高图像质量、减少噪声、增强特征等等。

以下是一些常见的图像预处理方法：

1. 图像缩放：将图像大小缩小或放大。

2. 图像旋转：将图像旋转一个角度。

3. 图像裁剪：将图像的一部分裁剪下来。

4. 图像翻转：将图像水平或垂直翻转。

5. 图像平移：将图像沿着 x 轴或 y 轴移动。

6. 图像灰度化：将图像转换为灰度图像。

7. 直方图均衡化：增强图像的对比度。

8. 去噪：使用滤波器等方法去除图像中的噪声。

9. 归一化：将图像像素值缩放到一定范围内，如 [0,1]。

10. 数据增强：通过旋转、翻转、缩放等方式增加训练数据量，提高模型鲁棒性。

这些方法可以单独使用，也可以组合使用，具体使用哪些方法取决于应用场景和数据集的特点。