學習C 圖像處理前首先的明确圖像處理是什麼，它是如何定義的？它能給我們帶來哪些便利？之後根據需求選擇合适的編程語言，C or python？
圖像處理(image processing)，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術一般包括圖像壓縮，增強和複原，匹配、描述和識别3個部分。
傳統的圖像處理方法主要有以下幾種：
圖像變換：為避免圖像陣列大導緻直接在空間域進行處理時計算量過大，我們往往需要先對圖像采用圖像變換，圖像變換的方法包括有傅裡葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理方法，将空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可以減少計算量，還能獲得更為理想的處理效果。
圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），從而減少處理時間和占用内存，它可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許失真條件下進行。
圖像增強和複原：增強和複原的目的是為了提高圖像的質量，如去噪，提高清晰度等。
圖像分割:圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是将圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識别、分析和理解的基礎。
圖像分類（識别）：圖像分類（識别）屬于模式識别的範疇，其主要内容是圖像經過某些預處理（增強、複原、壓縮）後，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。
在我們知道圖像處理的概念并且知道了它有哪些處理方法之後，我們從實例開始學習，比如項目需要一個霍夫變換的圓檢測，假設我們對霍夫變換已經進行了充分調研，那麼我們開始實現一個檢測圓的C 例子：
1. 首先是配置集成開發環境，這裡我們可以選擇VS code作為集成開發環境，同時安裝Open CV，Open CV中擁有許多圖像處理的函數可供調用。當然你也可以選擇其他的配置比如matlab這些來作為你的開發環境。
2. 完成了這些後，我們就可以開始編寫程序了，首先對參數進行相關說明。這裡我們需要注意的是霍夫圓檢測對噪聲比較敏感，所以要先對圖像進行中值濾波，代碼如下：
3. 示例結果
這樣我們就完成了一個C 的霍夫圓檢測的測試，通過對檢測原理的學習和代碼運用到實際項目中，體會背後的算法邏輯，才是學習C 圖像處理最快最好的途徑。
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