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數學庫在圖像處理中扮演著至關重要的角色，它們提供了進行圖像處理所需的各種數學函數和工具。以下是一些在圖像處理中常用的數學庫及其應用：
import numpy as np
from PIL import Image
# 讀取圖像并轉換為NumPy數組
img = Image.open('example.jpg')
img_array = np.array(img)
# 使用NumPy進行圖像縮放
resized_img = cv2.resize(img_array, (400, 400))
from scipy import ndimage
# 使用SciPy進行高斯模糊
blurred_image = ndimage.gaussian_filter(img_array, sigma=1)
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用Matplotlib顯示圖像
plt.imshow(img_array)
plt.axis('off')
plt.show()
import cv2
# 讀取圖像并轉換為灰度圖
img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用OpenCV進行邊緣檢測
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
這些數學庫通過提供強大的數學函數和工具，使得圖像處理變得更加高效和便捷。它們不僅支持圖像的基本操作，還能進行復雜的圖像分析和處理，滿足不同層次的需求。
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