21世紀的我們在生活中什么都可以缺少，但是就是不能缺少手機，手機已經(jīng)成我們安全的來源了。在手機里有著我們各種各樣的數(shù)據(jù)和資料，這些海量的數(shù)據(jù)和資料都是通過圖像處理來形成的，如果說想要運行它的話就得要處理這些圖像，那么處理python圖片的工具有哪些呢?
1、scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用于numpy數(shù)組。它實現(xiàn)了用于研究，教育和工業(yè)應(yīng)用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態(tài)系統(tǒng)的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志愿者社區(qū)編寫的，具有高質(zhì)量和同行評審的性質(zhì)。
scikit-image作為skimage導(dǎo)入，大多數(shù)功能都在子模塊中找的到。主要應(yīng)用于圖像過濾，使用match_template函數(shù)進行模板匹配。
2、PIL
PIL (Python Imaging Library)是一個免費的Python編程語言庫，它增加了對打開、處理和保存許多不同圖像文件格式的支持。然而，它的發(fā)展停滯不前，其一次更新還是在2009年。幸運的是， PIL有一個正處于積極開發(fā)階段的分支Pillow，它非常易于安裝。Pillow能在所有主要操作系統(tǒng)上運行并支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內(nèi)置卷積內(nèi)核進行過濾以及顏色空間轉(zhuǎn)換。使用ImageFilter增強Pillow中的圖像。
3、Scipy
Scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學(xué)模塊，可用于基本的圖像操作和處理任務(wù)。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數(shù)組上操作的函數(shù)。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態(tài)學(xué)，B樣條插值和對象測量等功能函數(shù)。Scipy通過高斯濾波器進行模糊處理。
4、SimpleCV
SimpleCV 也是一個用于構(gòu)建計算機視覺應(yīng)用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學(xué)習(xí)了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學(xué)習(xí)曲線大大小于OpenCV，正如它們的口號所說“計算機視覺變得簡單”。即使是初學(xué)者也可以編寫簡單的機器視覺測試，而且攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。
5、Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，并為數(shù)組提供支持。圖像本質(zhì)上是包含數(shù)據(jù)點像素的標準Numpy數(shù)組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值?？梢允褂?/span>skimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來對圖像進行脫敏處理。
6、OpenCV
OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應(yīng)用中應(yīng)用廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優(yōu)點不只有高效，這源于它的內(nèi)部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執(zhí)行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
7、Pgmagick
Pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基于python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統(tǒng)有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。Pgmagick可以進行的圖像處理活動不是很多，一般用于圖像縮放或者邊緣提取。
8、Mahotas
Mahotas 是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統(tǒng)的圖像處理功能例如濾波和形態(tài)學(xué)操作以及更現(xiàn)代的計算機視覺功能用于特征計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該接口是Python語言，適合于快速開發(fā)，但是算法是用C語言實現(xiàn)的，并根據(jù)速度進行了調(diào)優(yōu)。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有小的依賴性。Mahotas庫依賴于使用簡單的代碼來完成任務(wù)。關(guān)于‘Finding Wally’的問題，Mahotas做的很好并且代碼量很少。
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