Python编程基础教程：图像处理与计算机视觉

1.背景介绍

图像处理和计算机视觉是计算机视觉领域的两个重要分支，它们涉及到图像的处理、分析和理解。图像处理主要关注图像的数字表示、存储、传输和处理，而计算机视觉则关注图像的理解和解释，以实现人类的视觉功能。

图像处理和计算机视觉在现实生活中的应用非常广泛，例如人脸识别、自动驾驶、医学图像分析、视频分析等。随着计算机技术的不断发展，图像处理和计算机视觉技术也在不断发展和进步，为现实生活带来了更多的便利和创新。

本文将从基础知识入手，详细介绍图像处理和计算机视觉的核心概念、算法原理、数学模型、代码实例等方面，希望能够帮助读者更好地理解这两个领域的知识和技术。

2.核心概念与联系

2.1 图像处理与计算机视觉的区别

图像处理和计算机视觉是两个相互关联的领域，它们的主要区别在于其应用和目标。图像处理主要关注图像的数字表示、存储、传输和处理，而计算机视觉则关注图像的理解和解释，以实现人类的视觉功能。

图像处理主要涉及到图像的压缩、滤波、边缘检测、图像合成等技术，它的目标是提高图像处理的效率和质量。计算机视觉则涉及到图像的分类、识别、定位、跟踪等技术，它的目标是让计算机能够理解和解释图像中的信息，从而实现人类的视觉功能。

2.2 图像处理与计算机视觉的联系

图像处理和计算机视觉之间存在很强的联系，它们在许多应用场景中是相互依赖的。例如，在人脸识别应用中，计算机视觉需要对图像进行预处理、特征提取、特征匹配等操作，而这些操作就涉及到图像处理的技术。

同样，在自动驾驶应用中，计算机视觉需要对图像进行分割、检测、跟踪等操作，而这些操作也需要借助图像处理的技术。因此，图