Binary görüntü, her piksel için sadece iki olası değere sahip olduğu bir görüntü türüdür. Bu değerler genellikle 0 ve 1, siyah ve beyaz veya evet ve hayır gibi seçenekler olabilir. Bunu ifade etmek için bireysel piksel başına kaç bit gerektiği kavramı kullanılır. Örneğin, b=1 olduğunda her piksel için sadece 1 bit gerekir ve bu durumda Binary Image olarak adlandırılır. Eğer b=8 ise, her piksel 8 bit kullanarak 0 ile 255 arasındaki tonları temsil edebilir. Bu da 256 farklı gri tonuna sahip olduğu anlamına gelir.

2 boyutlu konvolüsyon, bir görüntü işleme tekniği olup resim üzerinde farklı işlemler uygulanmasını sağlar. Özellikle konvolüsyon işlemi, bir çekirdek matrisi ile resim üzerindeki piksellerin çarpılması ve toplanması ile gerçekleştirilir. Örneğin, Gauss yumuşatma operatörü, görüntüleri bulanıklaştırmak ve gürültüyü azaltmak için kullanılan bir 2 boyutlu konvolüsyon operatörüdür.

8 bitlik bir görüntü için renk tablosunda 256 farklı renk bulunmaktadır. 8-bit renk derinliği, her bir renk kanalının 8 bit kullanıldığı anlamına gelir. Bu da toplamda 256^3 = 16,777,216 farklı renk tonu elde edilmesini sağlar.

Görüntü düzenleme, bir görüntünün çizgi, renk, derinlik gibi öğelerinin istenilen şekilde düzenlenmesi işlemidir. Bu düzenlemeyle, görüntünün odak noktasına dikkat çekmek veya belirli bir estetik etki yaratmak amaçlanabilir.

Görüntü işleme çok geniş kullanım alanlarına sahiptir. Güvenlik ve kriminal laboratuvarlar, askeri endüstri, tıp, tarım uygulamaları gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri, yerleşim yerlerinin belirlenmesinden yüz tanımaya kadar pek çok farklı alanda kullanılabilmektedir.

Python OpenCV kütüphanesi, görüntü işleme ve analizinde sıklıkla kullanılan bir araçtır. OpenCV kullanılarak yüz tanıma, nesne tanıma, hareket takibi, 3B model oluşturma gibi birçok işlem gerçekleştirilebilir. Ayrıca benzer resimleri bulma, göz takibi gibi özellikler de OpenCV ile kolayca uygulanabilir.