图像处理1-10题详解与代码实践

图像处理100题习题与代码集合涵盖了基础到进阶的图像处理概念，旨在帮助学习者深入理解并实践相关技能。本资源由作者LeonG7整理，以GitHub的形式提供，原题库链接为<https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen>，作者自己的代码库则在<https://github.com/LeonG7/image_100question>。 首先，从第1题开始，介绍了如何使用OpenCV (cv2) 和Matplotlib库读取和处理图片。`cv2.imread()`函数用于加载图像，而`%matplotlibinline`确保了图像能在Jupyter Notebook中直接显示。对于颜色格式的转换，代码示例展示了如何将BGR格式的图片转换为RGB格式以便于与Matplotlib的imshow函数兼容。 第1个挑战是通道交换，要求将图片中的红色通道和蓝色通道进行交换。这通过创建图片副本`img1`，然后重新排列通道维实现。`imshow`函数用于显示处理后的图片。 第2题涉及灰度化，即从彩色图像中提取单通道灰度图像。这里使用了一个简单的线性变换公式，根据人眼对不同波长敏感度的不同权重（R: 0.2126, G: 0.7152, B: 0.0722），计算每个像素的灰度值。`gray()`函数实现了这一过程，并通过`cmap='gray'`参数在imshow中显示为灰度图。 第3题则是二值化，即将图像转换为黑白两值，通常用于简化图像分析和特征提取。虽然代码没有具体给出，但可以推测会涉及到阈值处理或边缘检测等技术，将图像分割成前景和背景。 这些基础的图像处理任务展示了对像素操作、颜色空间转换和基本图像变换的理解。后续的98题可能涵盖更复杂的滤波、边缘检测、图像分割、特征提取、图像增强等主题。利用这个资源，学习者能够通过实践提升对图像处理算法的掌握，并为更高级的技术打下坚实的基础。如果遇到问题或需要进一步讨论，作者鼓励读者在其GitHub页面上留言交流。