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python实用工具软件
今天小编介绍几款python实用工具软件，这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并了解基础数据。
当今世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。 但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理分析和处理以提高其质量或提取一些可用信息。
常见的图像处理任务包括显示; 基本操作，例如裁剪，翻转，旋转等; 图像分割，分类和特征提取; 图像恢复; 图像识别。 Python是这些图像处理任务的绝佳选择，因为它作为一种科学编程语言正变得越来越流行，并且许多最先进的图像处理工具在其生态系统中都是免费的。
本文介绍了用于图像处理任务的10个最常用的Python库。 这些库提供了一种简单而直观的方式来转换图像和理解基础数据。
一、scikit-image
scikit-image是用于NumPy数组的开源Python软件包。 它实现了用于研究，教育和行业应用的算法和实用程序。 即使对于不熟悉Python生态系统的人来说，它也是一个相当简单明了的库。 该代码是高质量的，经过同行评审，并由活跃的志愿者社区编写。
二、NumPy
NumPy是Python编程中的核心库之一，并提供对数组的支持。 该图像本质上是一个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(例如切片，遮罩和花式索引)，您可以修改图像的像素值。 您可以使用skimage加载图像并使用Matplotlib显示它们。
三、SciPy
SciPy是Python的另一个核心科学模块(例如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)提供在n维NumPy数组上运行的功能。 该软件包当前包含诸如线性和非线性滤波，二进制形态，B样条插值和对象测量之类的功能。
四、PIL /Pillow
PIL(Python Imaging库)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，其发展停滞不前，其最新版本于2009年发布。幸运的是，Pillow是一个积极开发的PIL分支，它易于安装，可以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。 ，包括点运算，使用一组内置的卷积核进行过滤以及颜色空间转换。
五、 OpenCV-Python
OpenCV(开源计算机视觉库)是计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。 OpenCV-Python是OpenCV的Python API。 因为后端由用C / C编写的代码组成，所以OpenCV-Python非常快，但是也很容易编码和部署(由于前端使用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。
六、SimpleCV
SimpleCV是用于构建计算机视觉应用程序的另一个开源框架。 它提供了一个接口来访问多个高性能计算机视觉库，例如OpenCV，但不需要了解位深度，文件格式，色彩空间等。其学习曲线比OpenCV小得多，并且 口号表示)，“它使计算机视觉变得简单。” 支持SimpleCV的几点是：
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，图像和视频流均可互操作。
七、Mahotas
Mahotas是另一个适用于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(例如过滤和形态运算)，以及用于特征计算(包括兴趣点检测和局部描述符)的更现代的计算机视觉功能。 该接口使用Python编写，适合于快速开发，但是该算法使用C语言实现并针对速度进行了优化。 Mahotas库运行速度快，代码简单，并且依赖性小。 阅读其官方文章以了解更多信息。
八、SimpleITK
ITK(Insight细分和注册工具包)是一个“开源，跨平台系统，为开发人员提供了广泛的用于图像分析的软件工具。SimpleITK是基于ITK构建的简化层，以促进其快速原型设计，交易和解释语言 申请。” 它也是一个图像分析工具包，具有大量组件，支持常规的过滤操作，图像分割和配准.SimpleITK用C编写，但是可以用包括Python在内的多种编程语言进行操作。
九、pgmagick
pgmagick是基于Python的GraphicsMagick库的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时也称为图像处理的瑞士军刀。 它强大而有效的工具和库集合支持以超过88种主要格式(包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF)读取，写入和处理图像。
十、Pycairo
Pycairo是开罗图形库的一组Python绑定。 开罗是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后不会失去清晰度。 Pycairo可以从Python调用Cairo命令。
这些是Python中一些有用且免费的图像处理库。 有些是众所周知的，有些可能对您来说是新的。 尝试他们以更多地了解他们!
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