matlab图像处理的一般流程 AI图像处理需要学什么？
AI图像处理需要学习的技术如下:
1、OpenCV
OpenCV是基于BSD许可(开源)的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它是轻量级和高效的——它由一系列C函数和少量C类组成。同时为Python、Ruby、MATLAB等语言提供接口，实现了图像处理、计算机视觉中的许多通用算法。
OpenCV能做什么？
(1)图像显示
(2)图像腐蚀和膨胀
腐蚀，即图像的黑暗部分 "腐蚀 "图像的明亮部分并扩大。与腐蚀相反，从图像的视觉角度来看，是放大图像的亮部，缩小暗部。
(3)图像模糊
模糊，平均过滤图像，然后模糊图像
(4)图像滤波操作(块滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波)
(5)图像打开操作
主要是以上功能，其他功能不再繁琐。
答:楼主，如果你想学习的话，我推荐你去看看》这本书。冈萨雷斯和教材超级经典。我觉得只有
1. "中心思想 "直方图均衡化处理的目的是将原始图像的灰度直方图从相对集中的灰度范围变为在所有灰度范围内均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的像素值，使某一灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化是将给定图像的直方图分布变成a "制服 "直方图分布。
2.归一化是一种无量纲的处理方法，使物理系统的绝对值成为相对值关系。简化计算降低数值的有效方法。直方图归一化类比这个！
·0.1:2；
y[-0.4 1.928 3.28 6.16 7.98 7.94 7.66 9 9.58 9.30 11.2]；
Apolyfit(x，y，3)
zpryval(A，x)
Plot(x，y，k，x，z，r)%制作数据点和拟合曲线的图形，并执行线性最小二乘拟合。
Ya(x-h)2 k(a≠0，a，h，k为常数)，顶点坐标为(h，k) [4]，对称轴为直线xh，顶点的位置特征以及图像的开口方向和作用。yax2的图像是一样的，当xh时，y的最大值是k。
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