本文系统阐述用Python做图像处理的高效方法：围绕OpenCV、Pillow、scikit-image与NumPy进行选型与组合，掌握图像I/O、尺寸与插值、颜色空间转换，再以滤波与增强提升质量，通过边缘、特征与分割提取结构信息，并用向量化、并行与可复现工程实践优化性能与稳定性。在实战中，以标准化评估与管线化部署贯穿数据到上线的全流程，必要时结合项目协作系统如PingCode进行跨团队研发管理，最终实现可维护、可扩展的计算机视觉方案。

本文系统解答了Python如何对图像排序：先按目标与数据规模选取排序依据，再在元数据与视觉特征之间权衡。元数据（文件名、EXIF）适合快速、可复现的时间或规则排序；当需要“按内容相似”时，使用OpenCV/scikit-image提取颜色、纹理与结构特征，或以PyTorch提取深度语义嵌入并用余弦相似度排序。工程化落地强调并行、缓存与索引，并以评测指标与版本化配置保证可解释与可复现；协作场景可将任务与变更纳入项目管理系统以提升透明度。===

本文系统回答了在Python中如何提取ROI：使用NumPy切片快速获取矩形区域，借助OpenCV完成交互选择、阈值分割与轮廓检测，并用蒙版与多边形坐标精确表达不规则区域；在视频和批量场景中结合缓存与并行提升效率；围绕坐标系、通道顺序、数据类型与性能向量化做好工程落地；通过统一的元数据与协作流程管理（如利用PingCode组织研发与标注）保证结果可追溯与可复用，并展望结合规则与学习的混合方法与边缘部署的未来趋势。