Python图像处理系统开发——李子毅的多媒体实验报告

"多媒体大作业2220193626李子毅1 - 图像处理应用系统开发" 这篇实验报告详细介绍了2220193626号学生李子毅在网络二班完成的《多媒体技术》实验，主题是图像处理应用系统的开发。实验中，李子毅选择了Python作为编程语言，利用PyCharm+Anaconda作为开发环境，因为Python语法简洁，易于学习，且能够方便地调用OpenCV等图像处理库。PyCharm则提供了强大的代码编辑支持，而Anaconda则简化了科学包的管理和安装。 实验的核心内容包括两部分处理技术： 1. 阈值二值化：这是一种将图像转化为黑白两色调的处理方法。首先，图像需转换为灰度图像，这可以通过取RGB三个通道的平均值实现。然后设定一个阈值，所有灰度值高于该阈值的像素点被设为黑色，低于阈值的设为白色。阈值通常在0到255之间，可根据实际图像内容调整。 2. 边缘检测：边缘检测是找出图像中像素值剧烈变化的区域，这些区域通常是图像的重要特征。李子毅采用了Canny算子，这是一种经典的边缘检测算法。它首先通过高斯滤波器减少噪声，然后计算图像的梯度强度和方向。在非极大值抑制步骤后，使用双阈值策略确定最终边缘。如果梯度值超过高阈值TH，则认为是强边缘，若介于低阈值TL和TH之间，则为弱边缘，进一步处理后保留强边缘，从而得到清晰的边缘图像。 实验还强调了高斯滤波在降噪中的关键作用，通过对比展示了无滤波与有滤波的差异，以证明其在边缘检测前消除噪点的重要性。整个系统还包括原始文件库和测试库，允许定量评价和功能演示，体现了实验的完整性和实用性。