很多人觉得图像处理算法是科研实验室里的高深玩意，离自己很远。其实不然，你每天用的电脑、手机，甚至家里的摄像头，背后都在默默跑着这些算法。
截图后的自动边缘优化
你有没有注意到，现在截图工具截完图，边缘总是特别干净？比如截一个圆形头像，不会出现锯齿感。这背后就是图像处理算法在做边缘检测和抗锯齿处理。常见的Canny边缘检测算法会先找出像素变化剧烈的地方，再通过非极大值抑制和双阈值连接，把真正的轮廓保留下来。
// 简化版 Canny 边缘检测伪代码
GaussianBlur(image, &smoothed);
ComputeGradient(smoothed, &grad_x, &grad_y);
CalculateMagnitudeAndDirection(grad_x, grad_y, &magnitude, &direction);
NonMaxSuppression(magnitude, direction, &suppressed);
DoubleThreshold(suppressed, low, high, &edges);视频会议中的背景虚化
开远程会议时，选个虚拟背景或者背景虚化，家里乱七八糟都看不见了。这可不是简单模糊，而是先用语义分割算法（比如U-Net）把人和背景分开，再单独处理背景区域。你动的时候，算法还得实时跟踪轮廓，保证头发丝不会突然变虚。
这类算法对性能要求高，所以现在很多显卡驱动里直接集成了图像处理加速模块。NVIDIA的CUDA就常被用来跑这类并行计算任务，让虚化效果既快又自然。
文档扫描App的透视矫正
用手机拍一份合同，App能自动把它“拉”成正视图，就像扫描仪扫出来的一样。这个过程叫透视变换，核心是霍夫变换找边界线，再通过仿射变换重新投影。你拍歪了不要紧，算法帮你“扶正”。
这类功能在办公场景中特别实用。比如报销拍照上传，系统还能接着做OCR识别文字，背后一整套图像预处理流程都在后台跑着：去噪、二值化、倾斜校正，每一步都靠算法撑着。
监控画面中的异常检测
有些家用摄像头能在没人活动时自动休眠，有人闯入就报警。它不是靠红外感应完事，而是用帧差法检测画面变化。连续几帧之间像素差异大，就判定有运动物体。更高级的还会结合光流法判断移动方向，避免窗帘飘动误报。
这类算法数据量大，本地处理不过来时，就会通过端口映射把视频流上传到内网服务器或NAS上做集中分析。比如把摄像头的554端口映射到公网，再由后台服务拉取RTSP流，跑YOLOv5之类的轻量目标检测模型。
图像处理算法早就不是纸上谈兵的技术了。从你截图那一刻起，它就已经在为你干活。下次看到照片自动变清晰，别以为是巧合，那是算法在悄悄加班。