图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，而Python作为一种简单易学的编程语言，也有着广泛的应用。选择适合初学者的图像处理书籍对于快速入门和掌握基本技能非常重要。以下是我对图像处理Python入门书籍的推荐。
一、《Python图像处理编程：算法、技术与实例》
《Python图像处理编程：算法、技术与实例》是一本全面介绍图像处理基础理论和实践应用的书籍，适合初学者入门。本书首先介绍了Python图像处理的基本概念和常用库，如PIL和OpenCV。接着详细讲解了图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作，如图像滤波、边缘检测和图像修复等。此外，本书还介绍了一些高级的图像处理算法，如图像分割、特征提取和目标识别等。
from PIL import Image
import numpy as np
# 图像读取与显示
image = Image.open('image.jpg')
image.show()
# 图像保存
image.save('new_image.jpg')
# 图像灰度化
gray_image = image.convert('L')
# 图像滤波
blur_image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 目标识别
# ...
二、《Python数字图像处理》
《Python数字图像处理》是一本重点介绍数字图像处理基础知识和常用技术的入门书籍。本书详细讲解了图像的表示、存储和处理方法，包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波、形态学处理等。此外，本书还介绍了一些高级的图像处理技术，如图像分割、图像识别和图像压缩等。通过学习本书，读者可以了解到数字图像处理的基本原理和实践技巧。
import cv2
import numpy as np
# 图像读取与显示
image = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
# 图像保存
cv2.imwrite('new_image.jpg', image)
# 图像灰度化
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)
# 图像滤波
blurred_image = cv2.medianBlur(image, 5)
# 形态学处理
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)
# 图像分割
# ...
三、《Python计算机视觉编程：从图像处理到深度学习》
《Python计算机视觉编程：从图像处理到深度学习》是一本介绍计算机视觉领域理论和实践的综合性书籍。本书详细讲解了Python在图像处理和计算机视觉应用中的各种技术和方法，包括特征提取、目标检测、图像分割和深度学习等。通过学习本书，读者可以全面了解计算机视觉的基础知识和应用实践。
import cv2
import numpy as np
# 特征提取
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
# 目标检测
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 图像分割
# ...
# 深度学习图像处理
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet')
predictions = model.predict(image)
通过阅读以上推荐的图像处理Python入门书籍，初学者可以系统地学习和掌握图像处理的基础知识和常用技术。同时，读者也可以通过阅读更多相关书籍和实践项目，进一步提升自己在图像处理领域的能力。