图像处理算法课程：从拍照美颜到自动驾驶的底层逻辑

手机拍照一键美颜，修出大眼瘦脸；扫地机器人靠摄像头识别障碍；医学影像里自动圈出病灶区域——这些看似不相关的功能，背后都藏着同一种技术底子：图像处理算法。想搞明白它们是怎么跑起来的，正儿八经学一遍图像处理算法课程，比在网上东拼西凑强太多。

不是只会调库就行

很多人以为做图像处理就是会用OpenCV，调个高斯模糊、边缘检测就完事了。可真遇到光照突变、背景杂乱的情况，现成函数直接失效。课程里讲清楚卷积是怎么在像素矩阵上滑动计算的，滤波器权重怎么影响结果，才知道什么时候该换核大小，什么时候得先转灰度再处理。比如拍逆光人像时脸部发黑，直方图均衡化不是万能解，得结合自适应方法，这在课程的增强章节里有详细推导。

经典算法还在一线干活

别觉得老方法过时了。Sobel算子至今还是边缘提取的基础模块，哪怕后面接深度学习模型，预处理阶段还得靠它快速定位轮廓。Hough变换用来找车道线，在低成本车载视觉系统里依然常见。课程不会只讲理论，通常会配一段代码演示如何从二值图中提取直线：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('road.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

if lines is not None:
    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * rho
        y0 = b * rho
        x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
        y1 = int(y0 + 1000 * (a))
        cv2.line(img, (x1, y1), (x0, y0), 255, 1)

跑通这段代码，才算真正理解参数之间的关系。

和深度学习不是对立关系

现在一提图像任务，大家都盯着CNN、Transformer。但实际工程中，传统算法常作为前置模块降低神经网络负担。比如先用形态学操作去除噪点，再送进分类网络，准确率反而更稳。课程会对比两种思路的适用场景：实时性要求高的嵌入式设备，可能更适合轻量级滤波+阈值分割；而复杂语义理解，比如肺结节检测，就得依赖训练好的U-Net结构。

作业题来自真实痛点

好的课程不会让你反复实现教科书例子。有个典型题目是修复老照片上的划痕，输入是一张带断裂纹理的黑白图像，要求用插值+边缘追踪还原细节。这模拟的是档案数字化中的实际需求，做完之后你会明白为什么单纯复制邻近像素会留下明显接缝，而基于偏微分方程的修复算法能更好保持纹理连续性。

学完一轮下来，最大的变化是看问题的角度。以前看到人脸识别失败，只会说“这系统不行”；现在能立刻想到可能是光照归一化没做好，或是关键点定位前少了金字塔下采样步骤。这种拆解能力，才是图像处理算法课程真正给你的东西。