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常见的图像处理任务包括显示、 裁剪、翻、旋转、图像分割、特征提取等,Python 是这些图像处理任务的绝佳选择,日前,帕洛·潘迪(Parul Pandey )整理了 10 个最常用的 Python 库,用于图像处理任务。这些库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。

1. scikit-image

这是一个与 NumPy 数组一起使用的开源 Python 包。它实现了用于研究,教育和行业应用的算法和实用程序。它是一个相当简单直接的库,并且代码质量高。

2. NumPy

它是 Python 编程中的核心库之一,并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准 NumPy 数组。因此,通过使用基本的 NumPy 操作,你可以修改图像的像素值。

3. SciPy

可用于基本的图像操作和处理任务,特别是子模块 scipy.ndimage(在 SciPy v1.1.0 中)提供了在 n 维 NumPy 数组上运行的函数。该软件包目前包括线性和非线性滤波,二进制形态,B 样条插值和对象测量等功能。

4. PIL/Pillow

PIL(Python Imaging Library)是一个免费的 Python 编程语言库,它增加了对打开,操作和保存许多不同图像格式的支持。但是,PIL 的最后一版发布于 2009 年,之后就停止了更新。而 Pillow 是一个积极开发的 PIL 分支,它更易于安装,可以在所有主流操作系统上运行,并支持 Python 3。该库包含基本图像处理功能,包括点操作,使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间换。

5. OpenCV-Python

这(Open Source Computer Vision Library)是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。它速度很快,也很容易编码和部署,这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

6. SimpleCV

它提供访问几个高性能计算机视觉库的接口,但无需了解位深度,文件格式,色彩空间等。它的学习曲线远小于 OpenCV,

7. Mahotas

它包含传统的图像处理功能,以及用于特征计算的更现代的计算机视觉功能,包括兴趣点检测和局部描述符。使用 Python 编写接口,适用于快速开发,Mahotas 库运行快速,代码简约,依赖性小。

8. SimpleITK

这是一个基于 ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)构建的简化层,旨在促进其在快速原型设计,交易以及解释语言方面的应用。它也是一个图像分析工具包,具有大量组件,支持一般过滤操作,图像分割和配准。

9. pgmagick

这是基于 Python 的 GraphicsMagick 库的包装器。GraphicsMagick 图像处理系统,有时也被称为图像处理的瑞士军刀。其强大而高效的工具和库集合支持在超过 88 种主要格式上读取,写入和操作图像。

10. Pycairo

它是 Cairo 图形库的一组 Python 绑定。Cairo 是一个用于绘制矢量图形的 2D 图形库。矢量图形在调整大小或变换时不会失去清晰度。Pycairo 可以从 Python 调用 Cairo 命令。


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