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。
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。
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。
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”。
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。
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。
以上就是图像处理如何实现预测分析的完整流程【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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