NumPy、Pandas和Matplotlib作为Python数据科学的三大核心库，各自在数值计算、数据处理和可视化方面发挥着重要作用：- NumPy提供了高效的数组操作和数学运算，是科学计算的基础- Pandas提供了灵活的数据结构和数据分析工具，简化了数据处理流程- Matplotlib提供了丰富的可视化功能，帮助我们直观地理解数据掌握这三个库，将为你的数据科学之旅打下坚实的基础。

从 HOG、LBP 等传统手工特征，到 SIFT 的 “全能”，再到 CNN 的 “自动学习”，图像特征提取的发展体现了计算机视觉从 “规则驱动” 到 “数据驱动” 的跨越。未来，随着大模型、自监督学习的发展，特征提取可能会更高效、更通用，让计算机 “看懂” 图像的能力越来越接近人类，甚至在某些场景中超越人类。

从 HOG、LBP 等传统手工特征，到 SIFT 的 “全能”，再到 CNN 的 “自动学习”，图像特征提取的发展体现了计算机视觉从 “规则驱动” 到 “数据驱动” 的跨越。未来，随着大模型、自监督学习的发展，特征提取可能会更高效、更通用，让计算机 “看懂” 图像的能力越来越接近人类，甚至在某些场景中超越人类。

图像预处理的两大模块 ——几何变换和形态学操作，分别解决了 “图像姿态不规范” 和 “图像特征不纯净” 的问题。几何变换让图像在空间上 “对齐”，形态学操作让图像在特征上 “提纯”，二者配合为后续的图像分类、目标检测、语义分割等任务奠定了扎实的基础。对于算法开发者而言，理解这些预处理操作的底层逻辑（数学公式、集合交互），才能根据业务场景（比如工业质检、自动驾驶、医疗影像）选择合适的组合策略，让后续