本文主要介绍一些通俗易懂、最常用的Python图像处理库。当今世界充满了各种数据，而图像是其中的重要组成部分。然而，为了使它有用，我们需要处理这些图像。图像处理是分析和处理数字图像的过程，目的是提高图像质量或从中提取一些信息，然后以某种方式使用这些信息。图像处理中常见的任务包括显示图像、基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像分割、分类和特征提取、图像复原、图像识别等。Python是图像处理任务的最佳选择由于这种科学编程语言越来越受欢迎，而且它免费提供许多最先进的图像处理工具。让我们来看看一些用于图像处理任务的常用Python库。scikit图像scikit-image是一个基于numpy数组的开源Python包。它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。即使对于Python新手来说，它也是一个相当简单的库。库代码质量非常高，经过同行评审，由活跃的志愿者社区编写。使用示例：图像过滤和模板匹配可以使用“skimage”导入这个库。大多数功能都可以在子模块中找到。importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromskimageimportdata,filtersimage=data.coins()#...oranyotherNumPyarray!edges=filters.sobel(image)plt.imshow(edges,cmap='gray')模板匹配（使用match_template函数）NumpyNumpy是Python编程核心库之一，支持数组结构。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，可以通过使用基本的NumPy操作（例如切片、脱敏和花式索引）来修改图像的像素值。图像可以用skimage加载并用matplotlib显示。使用示例：使用Numpy对图像进行脱敏importnumpyasnpfromskimageimportdataimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimage=data.camera()type(image)numpy.ndarray#Imageisanumpyarraymask=image<87image[mask]=255plt.imshow(image,cmap='gray')Scipyscipy是Python的另一个核心科学模块，与Numpy一样，可用于基本的图像操作和处理任务。值得一提的是，子模块scipy.ndimage提供了对n维NumPy数组进行操作的函数。该软件包目前包括用于线性和非线性滤波、二进制形态学、B样条插值和对象测量的函数。使用示例：使用SciPy的高斯滤波器对来自scipyimportmisc的图像进行模糊处理，ndimageface=misc.face()blurred_face=ndimage.gaussian_filter(face,sigma=3)very_blurred=ndimage.gaussian_filter(face,sigma=5)#Resultsplt.imshow()PIL/PillowPIL（Python成像库）是一个免费的Python编程语言库，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，最后一次更新是在2009年。幸运的是，PIL有一个名为Pillow的分支，它正在积极开发中并且非常容易安装。Pillow可在所有主要操作系统上运行并支持Python3。该库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积核进行过滤以及颜色空间转换。使用示例：使用ImageFilter增强Pillow中的图像fromPILimportImage,ImageFilter#Readimageim=Image.open('image.jpg')#Displayimageim.show()fromPILimportImageEnhanceenh=ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.8).show("30%morecontrast")OpenCV-PythonOpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary，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pythonAPI。OpenCV-Python不仅速度快（因为后端由用C/C++编写的代码组成），而且易于编码和部署（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。使用示例：使用PyramidsSimpleCV创建一个名为“Orapple”的新水果函数SimpleCV也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供了对OpenCV等高性能计算机视觉库的访问，而无需首先了解位深度、文件格式或颜色空间等。学习曲线远低于OpenCV，正如他们的标语所说，“它使计算机视觉变得容易”。支持SimpleCV的一些要点是：即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试相机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的使用示例MahotasMahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。它结合了传统的图像处理功能，如过滤和形态学操作，以及更现代的计算机视觉功能，用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。接口使用适合快速开发的Python，但算法用C++实现，并针对速度进行了优化。Mahotas库速度快，代码简单，并且（对其他库的）依赖性极小。建议阅读他们的官方文档以了解更多信息。使用示例Mahotas库使用简单的代码来完成工作。对于“寻找沃利”的问题，Mahotas用极少量的代码就做得很好。SimpleITKITK（InsightSegmentationandRegistrationToolkit）是一个开源的跨平台系统，为开发者提供了一整套图像分析软件工具。其中，SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在方便其在快速原型制作、教育和脚本语言中的使用。SimpleITK是一个图像分析工具包，包含大量组件，支持常见的过滤操作、图像分割和配准。SimpleITK本身是用C++编写的，但可用于包括Python在内的大量编程语言。有许多Jupyter笔记本说明了如何使用SimpleITK进行教育和研究活动。该笔记本演示了如何使用SimpleITK使用Python和R编程语言进行交互式图像分析。使用示例下面的动画是使用SimpleITK和Python创建的严格CT/MR注册过程的可视化。pgmagickpgmagick是基于Python的GraphicsMagick库包装器。GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了强大而高效的工具和库集合，支持读取、写入和处理超过88种主要格式的图像，包括DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF等重要格式.使用示例：图像缩放、边缘提取图像缩放、边缘提取PycairoPycairo是图形库cairo的一组python绑定。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度。Pycairo库可以从Python调用cairo命令。用法：Pycairo可以绘制线条、基本形状和径向渐变这些是一些很棒的免费图像处理Python库。有些是众所周知的，您可能已经知道或使用过它们，有些对您来说可能是新的。那么现在就开始尝试吧！
