图像处理算法入门：从零开始理解基础技术
你有没有想过，手机拍照时自动美颜、扫地机器人识别房间布局、甚至超市收银台扫描条形码，背后都离不开图像处理算法？这些看似“聪明”的功能，其实都是从最基础的图像处理步骤一步步实现的。想搞明白它们是怎么工作的，就得先了解图像处理算法的基本套路。
图像是怎么被计算机“看”懂的
在计算机眼里，一张图片不是风景或人像，而是一堆数字。最常见的灰度图，就是一个二维数组，每个位置的数值代表对应像素点的亮度，0 是黑，255 是白，中间值就是各种灰色。彩色图则通常用三个通道——红、绿、蓝（RGB）来表示，每个像素点有三个数值。
比如一个 3×3 的小灰度图像块，可能长这样：
[[100, 150, 200],
[ 80, 120, 220],
[ 60, 100, 240]]这个结构就是所有算法操作的基础。只要能对这些数字做计算，就能改变图像的外观或提取信息。
最常用的入门算法：滤波操作
滤波是图像处理中最常见的操作之一，用来模糊、锐化或检测边缘。它的核心是“卷积”，也就是拿一个小矩阵（叫卷积核）在图像上滑动，每到一个位置，就把核和对应区域的像素做乘加运算，得到新的像素值。
比如，想让图像变模糊，可以用一个平均滤波核：
[[1/9, 1/9, 1/9],
[1/9, 1/9, 1/9],
[1/9, 1/9, 1/9]]这个核会让每个像素变成周围 9 个像素的平均值，结果就是画面更柔和。反过来，如果想突出边缘，可以用 Sobel 核检测水平方向的变化：
[[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-1, 0, 1]]这种核对亮度突变特别敏感，常用于车道线识别或轮廓提取。
二值化：让图像只有黑白
有时候不需要那么多灰阶，只想知道“有没有东西”。比如识别文档中的文字，就可以把图像转成非黑即白的二值图。方法很简单：设一个阈值，比如 128，所有高于它的变白（255），低于的变黑（0）。
代码实现大概长这样：
for i in range(height):
for j in range(width):
if image[i][j] > 128:
binary_image[i][j] = 255
else:
binary_image[i][j] = 0这样做完，手写笔记或印刷体文字就变得非常清晰，方便后续识别。
形态学操作：修补图像的小缺陷
二值化后的图像常有噪点或断裂。比如扫描的表格线断断续续，可以用“膨胀”和“腐蚀”来修复。膨胀会让白色区域向外扩一圈，适合连接断线；腐蚀则相反，能去掉孤立噪点。
这两个操作组合起来，还能实现“开运算”（先蚀后胀）去噪，“闭运算”（先胀后蚀）补洞。就像用橡皮和铅笔一点点修整图像轮廓。
实际场景：车牌识别的第一步
假设你要做一个简单的车牌识别系统，第一步不是直接读字符，而是定位车牌位置。可以先将照片转灰度，再二值化，接着用 Sobel 检测垂直边缘（因为车牌字符是竖排密集的），然后做闭运算把字符连成一片矩形区域，最后通过面积和长宽比筛选出最像车牌的那一块。
这一串操作，其实就是多个基础算法的串联。每个步骤都不复杂，但组合起来就能完成实用任务。
动手试试看
别光看理论，拿 Python 试试 OpenCV 库。安装很简单：
pip install opencv-python然后读张图，转灰度：
import cv2
img = cv2.imread('car.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)再加个高斯模糊去噪：
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)几行代码就能看到效果。图像处理算法的门槛没那么高，关键是从最简单的做起，一步步搭起来。