随着人工智能技术的飞速发展，机器学习作为其核心分支，正以前所未有的深度和广度融入医疗健康领域，尤其在医疗影像诊断方面，展现出颠覆性的潜力。这项技术通过分析海量的医学图像数据，辅助医生进行更快速、更精准的疾病筛查与诊断，标志着精准医疗迈入了一个崭新的阶段。未来的系统将不再局限于分析单一的影像数据，而是会整合患者的基因组学、蛋白质组学、电子病历等多维度信息，构建更全面的疾病预测与诊断模型。随着算力的提

通过多层神经网络的非线性变换，计算机不仅能更精准地识别图像中的物体、场景和活动，更能生成以假乱真的图像内容，极大地拓展了技术的应用边界。在医疗领域，AI图像处理技术正发挥着革命性的作用。它能够辅助医生进行医学影像分析，例如在CT、MRI扫描中自动检测肿瘤、定位病灶、评估疾病进展，不仅提高了诊断的效率和准确率，也为早期筛查和个性化治疗提供了强有力的支持。在工业制造领域，基于AI的视觉质检系统能够以极

基础操作包括图像的读取、显示和保存，这些是后续所有复杂处理的基础。图像分割则是将图像划分为具有相似特性的区域的过程，常用方法包括阈值分割（如Otsu算法）、边缘检测（如Canny算法）以及基于区域的分割方法。OpenCV提供了丰富的函数来实现这些变换，如cv2.resize()用于调整图像尺寸，cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()配合实现图像的旋转。