图像处理本身不涉及时间序列预测，二者属不同领域；实际中“图像+时间序列预测”分三类：一是用CNN提取图像特征后输入LSTM/Transformer预测时序；二是将时序转为频谱图等图像再用CNN建模；三是对视频帧序列用ConvLSTM等时空模型直接预测。
图像处理中本身不涉及时间序列预测——这是两个不同领域：图像是空间数据，时间序列是按时间顺序排列的一维或多维数值序列。如果你看到“图像+时间序列预测”，通常指以下三种实际场景之一：
场景一：用图像作为时间序列的输入特征（多模态建模）
例如：卫星云图（图像）→ 预测未来24小时降雨量（标量时间序列）；监控视频帧序列 → 预测设备故障概率。
- 关键做法：用CNN（如ResNet、EfficientNet）提取单张图像的特征向量，再把连续N帧的特征拼成(N, feature_dim)矩阵，送入LSTM/GRU或Transformer编码器
- 工具推荐：PyTorch + torchvision.models 提取图像特征；torch.nn.LSTM 处理时序维度
- 注意：图像需统一尺寸、归一化；帧间时间间隔要一致（如每5分钟一帧），否则需插值或重采样
场景二：将时间序列“可视化为图像”再建模（间接转换）
例如：把一段ECG信号转成频谱图（Spectrogram）、Gramian Angular Field（GAF）或Recurrence Plot（RP），再用CNN分类或回归未来趋势。
- 常用转换库：tslearn（内置GAF、RP生成）、librosa（做spectrogram）、scikit-image（后处理）
- 示例代码片段（GAF图像生成）：
from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
from tslearn.image import GramianAngularField
# 假设X是形状为(n_samples, n_timestamps)的时间序列数组
X_scaled = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(X)
gaf = GramianAngularField(image_size=64)
X_gaf = gaf.fit_transform(X_scaled) # 输出形状: (n_samples, 64, 64)
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场景三：视频帧序列直接建模（时空联合预测）
例如：给定前10帧交通摄像头画面，预测第11帧的车流密度热力图。
- 模型选型：ConvLSTM（经典）、PredRNN、SimVP 或轻量级方案如TimeSformer+CNN decoder
- 数据准备：视频抽帧 → 转为numpy数组（T, C, H, W）→ 归一化到[0,1] → 按滑动窗口切分（如input_len=10, pred_len=1）
- 损失函数建议：结合MSE（像素级）+ SSIM（结构相似性），避免模糊预测
本质上不是“用Python处理图像来做时间序列预测”，而是根据问题本质选择合适的数据表示和模型结构。搞清你的原始数据是什么（纯数字序列？带时间戳的图像集合？连续视频？），再决定走哪条技术路径。基本上就这些。
