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数据已经成为人们的重要资产，大数据更是当下的热点，帮助企业将其转化成业务发展的核心竞争力。在大数据中，图像是重要的组成部分。但是，我们在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。  常见的图像处理任务包括显示；基本的操作，如裁剪，翻转，旋转等；图像分割，分类和特征提取；图像恢复和图像识别等。作为，时下最流行的人工智能编程怨言，Python是这些类型图像处理任务的绝佳选择，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具。 以下将给大家推荐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 scikit-image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。它是一个相当简单和直接的库，即使是那些不熟悉Python生态系统的人也能轻松使用。它的代码质量很高，经过许多同行审查，并由一个活跃的志愿者社区编写。  2.NumPy NumPy是Python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（如切片，蒙版和花式索引），你可以修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用Matplotlib显示。  3.SciPy SciPy是Python的另一个核心数据科学模块（就像NumPy），可用于基本的图像处理和处理任务。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文件格式的支持。然而，它的发展停滞不前，其最后一次发布于2009年。幸运的是，Pillow是一个积极开发的PIL分支，它更易于安装，可在所有主要操作系统上运行，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转换。  5.OpenCV-Python OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的Python API。OpenCV-Python不仅速度快，因为后台由用C/C ++编写的代码组成，但它也很容易编程和部署（由于前端的Python包装器）。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 SimpleCV是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它可以访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV，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，并且就像它的口号“让计算机视觉变得简单”，支持SimpleCV的一些观点是：即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试；摄像机，视频文件，图像和视频流都可以互操作。  7.Mahotas Mahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。它包含传统的图像处理功能，如过滤和形态操作，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。该接口使用Python，适用于快速开发，但算法是用C ++实现的，并且针对速度进行了调整。Mahotas的库具有简单的代码甚至最小的依赖性。 8.SimpleITK ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个“开源，跨平台系统，为开发人员提供了一套用于图像分析的广泛软件工具。SimpleITK是一个基于ITK构建的简化层，旨在促进其快速使用原型设计，教育和解释语言”。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，图像分割和注册。SimpleITK是用C ++编写的，但它可用于包括Python在内的大量编程语言。  9.pgmagick pgmagick是GraphicsMagick库的基于Python的包装器。该GraphicsMagick工具图像处理系统，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超过88种主要格式（包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF）读取，写入和操作图像。 10.Pycairo Pycairo是一组用于Cairo图形库的Python绑定。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们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。 结论 这些是Python中一些有用且免费提供的图像处理库。有些是众所周知的，有些可能对你来说是新的。不妨尝试一下！ |
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