数字图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，广泛应用于医学影像、图像识别、安防监控等领域。本程序提供了以下主要功能：
灰度处理是调整图像亮度和对比度的基本手段。通过灰度处理，我们可以使图像更具视觉效果，提高图像的质量。
- 直方图均衡化： 一种常用的灰度处理方法，通过重新分布像素的灰度值，增强图像的对比度，使细节更加清晰。
形态学处理涉及图像的形状和结构分析，常用于图像分割和特征提取。
- 膨胀和腐蚀： 形态学处理的基本操作，能够改变图像的形状和大小，用于边缘检测和对象连接。
图像处理包括基本的图像操作，如平移、旋转和缩放，以及一些高级技术，如图像分割和图像合成。
图像滤波是处理图像噪声的关键步骤，常用的滤波器有均值滤波、高斯滤波等。
- 均值滤波： 平滑图像并去除噪声，提高图像质量。
人脸检测是数字图像处理在生物识别领域的一个重要应用。
- Haar级联和深度学习模型： 实现对图像中人脸的准确检测，广泛应用于人脸识别、安防监控等领域。
提供清晰的使用说明，包括安装依赖项和运行程序的步骤。
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这个项目采用 MIT 许可证 - 查阅 LICENSE 文件以获取更多详细信息。
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