——實戰技巧與創新應用

> 圖像預處理是計算機視覺的"基石"，掌握它等于獲得了讓機器"看懂世界"的魔法棒。

在上一篇教程中，我們學習了OpenCV的基礎預處理操作。本篇將帶你進入圖像預處理的進階世界，通過**實戰案例+創新應用**，教你如何組合多種技術解決實際問題。無論你是開發車牌識別系統、醫學影像分析還是智能監控，這些技能都將成為你的利器。

## 一、為什么需要進階預處理？

基礎操作（灰度化、二值化等）只能解決簡單問題。真實場景中，我們需要應對：
- 復雜光照條件下的圖像增強
- 模糊圖像的清晰化處理
- 重疊目標的分離識別
- 噪聲干擾下的特征提取

下面通過5個核心技術模塊，帶你解決這些難題：

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## 二、核心技術模塊詳解

### 1. 自適應直方圖均衡化（CLAHE）——解決光照不均

**問題場景**：拍攝時部分區域過亮/過暗導致細節丟失

```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取光照不均的圖像
img = cv2.imread('uneven_light.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 創建CLAHE對象
"""
clipLimit: 對比度限制閾值（默認40）
tileGridSize: 處理單元大小（8x8像素區域）
"""
clahe = cv2.createCL