图像处理算法入门教程：从基础到实践
手机拍完照片，总想调个亮度、去个噪点，或者把老照片修复一下。这些操作背后，其实都离不开图像处理算法。别以为这只能靠Photoshop高手手动完成，很多效果都可以通过算法自动实现。
图像处理算法本质上就是对像素做数学运算。一张图片由无数个像素点组成，每个点有对应的RGB值。我们通过对这些数值进行加减乘除、变换位置或应用函数，就能改变图像的视觉效果。
灰度化：让彩色图变黑白
最常见的操作之一是将彩色图像转为灰度图。虽然看起来只是“去色”，但其实有标准算法。常用的是加权平均法，因为人眼对绿色更敏感，所以绿色通道权重更高。
gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B这段公式在Python中几行代码就能实现，用OpenCV或PIL库加载图像后，遍历像素或直接调用转换函数即可。
高斯模糊：让画面更柔和
你发朋友圈前喜欢加个柔光滤镜？那很可能用到了高斯模糊。它通过卷积核对每个像素周围的值加权平均，让突兀的边缘变得平滑。
一个3×3的高斯核长这样：
[[1, 2, 1],
[2, 4, 2],
[1, 2, 1]] / 16把当前像素和周围8个像素按这个比例加权求和，就能得到模糊后的值。核越大，模糊越强，但计算也更耗时。
边缘检测：找出轮廓线
自动驾驶识别车道线、APP扫描文档自动抠图，都依赖边缘检测。Sobel算子是经典方法，它分别在水平和垂直方向计算梯度，找出像素值变化剧烈的地方。
水平方向的Sobel核：
[[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-1, 0, 1]]垂直方向则转置一下。两个方向的结果平方和开根，就能得到边缘强度图。你会发现，原本平淡无奇的照片瞬间变成了“线稿”。
图像二值化：非黑即白的判断
验证码识别、文字扫描OCR，常需要把图像转成黑白两色。设定一个阈值，比如128，所有像素值高于它的变成白色（255），低于的变成黑色（0）。
binary = image > 128简单直接，但在光照不均时容易出错。这时可以用自适应阈值，让算法局部判断，效果更好。
实际应用场景举例
你家的扫地机器人摄像头拍到地毯上的玩具，需要快速识别障碍物。它可能先用灰度化减少计算量，再用高斯模糊去噪，接着用边缘检测找出物体轮廓，最后用二值化辅助路径规划。这一套流程下来，全是图像处理算法在默默工作。
学习这些算法不需要一开始就懂复杂数学。从读取图像、操作像素开始，一步步尝试修改参数，观察结果变化，是最有效的入门方式。
网上有很多开源工具包，比如Python的OpenCV、scikit-image，几行代码就能调用成熟算法。自己写一遍高斯模糊，再对比库函数的结果，理解会深得多。