Python初学OpenCV：图像预处理进阶指南（二）
——实战技巧与创新应用
> 图像预处理是计算机视觉的\"基石\"，掌握它等于获得了让机器\"看懂世界\"的魔法棒。
在上一篇教程中，我们学习了OpenCV的基础预处理操作。本篇将带你进入图像预处理的进阶世界，通过**实战案例+创新应用**，教你如何组合多种技术解决实际问题。无论你是开发车牌识别系统、医学影像分析还是智能监控，这些技能都将成为你的利器。
## 一、为什么需要进阶预处理？
基础操作（灰度化、二值化等）只能解决简单问题。真实场景中，我们需要应对：
- 复杂光照条件下的图像增强
- 模糊图像的清晰化处理
- 重叠目标的分离识别
- 噪声干扰下的特征提取
下面通过5个核心技术模块，带你解决这些难题：
---
## 二、核心技术模块详解
### 1. 自适应直方图均衡化（CLAHE）——解决光照不均
**问题场景**：拍摄时部分区域过亮/过暗导致细节丢失
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取光照不均的图像
img = cv2.imread(\'uneven_light.jpg\')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建CLAHE对象
\"\"\"
clipLimit: 对比度限制阈值（默认40）
tileGridSize: 处理单元大小（8x8像素区域）
\"\"\"
clahe = cv2.createCL
