本文介绍了开源图像处理库在计算机视觉中的应用，包括图像滤波、边缘检测、特征提取和图像增强。通过示例代码展示了如何使用该库实现高斯滤波、Canny边缘检测、SIFT特征提取和直方图均衡化，帮助读者理解并应用图像处理技术。
图像处理是计算机视觉领域中的重要技术之一，它涉及到对图像进行各种操作和转换，以改变其外观、增强其特征或提取有用的信息。在实际应用中，我们经常需要使用图像处理库来实现各种图像处理任务。本文将介绍一个开源的图像处理库，并提供相应的源代码示例，帮助读者更好地理解和应用图像处理技术。
这个开源图像处理库提供了丰富的功能和算法，可以用于图像的滤波、边缘检测、特征提取、图像增强等任务。下面将介绍几个常见的图像处理操作，并给出相应的源代码示例。
- 图像滤波
图像滤波是图像处理中常用的操作，用于去除图像中的噪声或平滑图像。其中，高斯滤波是一种常见的线性滤波方法，通过卷积运算将图像与高斯核进行卷积，从而实现图像的平滑。下面是一个使用该图像处理库进行高斯滤波的示例代码：
import image_processing_lib as imglib
# 读取图像
image = imglib.read_image(
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