Python 是廣泛使用的編程語言之一，它與人工智能、數據科學和圖像處理領域密切相關。Python 可以幫助我們分析和處理大量的數據和圖像，其中視網膜照片是一個非常重要的數據源。

import cv2
import numpy as np
# 讀取視網膜照片
img = cv2.imread('retina.jpg', 0)
# 高斯濾波
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 自適應閾值處理
thr = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 顯示結果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gaussian Blur', blur)
cv2.imshow('Thresholding', thr)
# 等待用戶按下按鍵
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼演示了如何使用 Python 和 OpenCV 庫來處理視網膜照片。首先，我們使用 cv2.imread() 函數讀取一張視網膜照片，然后通過 cv2.GaussianBlur() 函數進行高斯濾波。接下來，我們使用自適應閾值處理技術來二值化圖像，這種方法可以根據圖像的局部特征來自動確定閾值，從而解決圖像灰度值變化不均勻的問題。最后，我們使用 cv2.imshow() 函數將原圖像、高斯濾波后的圖像和閾值處理后的圖像逐一顯示出來。

Python 作為一種功能強大的編程語言，可以輕松處理和分析各種數據和圖像，包括視網膜照片。OpenCV 是一種流行的圖像處理庫，可以提供大量的工具和函數來幫助我們處理不同類型的圖像。使用 Python 和 OpenCV 來處理視網膜照片，不僅可以提供更好的圖像質量，還可以幫助醫生更好地進行視網膜疾病的診斷和治療。