图像处理不直接预测，而是为机器学习模型提供高质量输入；流程包括采集加载、标准化预处理、增强与特征准备、接入预测模型四步，环环相扣。
图像处理本身不直接“预测”，但它为预测分析提供高质量、结构化、可计算的输入。预测分析（比如识别年龄、判断病灶、分类垃圾类型）依赖的是后续的机器学习或深度学习模型，而图像处理是让这些模型“看得清、认得准”的前提。整个流程不是一步到位，而是环环相扣的工程链。
图像采集与加载：确保源头可靠
预测效果从第一帧图像就开始被影响。要避免模糊、过曝、严重畸变或低分辨率原始图。
- 用imread（matlab）或cv2.imread（opencv）读取图像，注意通道顺序（BGR vs RGB）
- 检查图像尺寸和数据类型，如uint8是否被意外转成float64导致归一化出错
- 批量处理时统一路径格式，避免因中文路径或空格导致读取失败
标准化预处理：让所有图像站在同一起跑线
这步不提升语义信息，但极大降低模型训练难度和泛化误差。
- 缩放+填充：把不同尺寸图统一到模型输入要求（如224×224），推荐先等比缩放再边界填充，避免拉伸形变
- 归一化：像素值从[0,255]缩放到[0,1]或[-1,1]，多数深度学习框架默认要求浮点型且范围受限
- 灰度化（按需）：若任务与颜色无关（如ocr、金属裂纹检测），转灰度可降维增效；否则保留RGB三通道
- 去噪：对低光照或老旧扫描图，用中值滤波（去椒盐噪声）或非局部均值（保边去高斯噪声）
增强与特征准备：帮模型聚焦关键信息
不是所有增强都适合预测任务——目标是提升判别性，而非“变美观”。
- 直方图均衡化：适用于低对比度医学影像或红外图，但慎用于已调色的自然图像（可能引入伪影）
- 锐化+边缘增强：对纹理敏感任务（如布料瑕疵、细胞核轮廓）有帮助，可用Laplacian或Unsharp Mask
- 数据增强（训练阶段）：随机水平翻转、小角度旋转、亮度微调——只在训练时做，验证/测试必须关闭
- 不建议二值化或过度锐化：会丢失梯度信息，反不利于cnn等模型提取深层特征
接入预测模型：处理完的图才是模型的“标准口粮”
预处理输出必须严格匹配模型的输入规范，差一个维度或dtype都可能报错。
- pytorch模型通常需要(N, C, H, W)张量，即[批次, 通道, 高, 宽]，且通道在前
- keras/tensorflow常用(N, H, W, C)，通道在后，注意transpose或permute
- 推理前务必调用model.eval()和torch.no_grad()（PyTorch）避免BN/Dropout干扰
- 输出后需解码：比如年龄回归输出是浮点数，疾病分类输出要softmax取最大索引，再映射回类别名
基本上就这些。图像处理是地基，预测模型是楼房；地基打不平，楼盖再高也歪。不需要每步都上，但每步选什么、为什么选，得心里有数。