Python中常用的圖像處理工具有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“Python中常用的圖像處理工具有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

　　一、Numpy

　　Numpy是Python編程的核心庫(kù)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(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn)Numpy數(shù)組。因此，我們可以通過(guò)使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來(lái)修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行脫敏處理。

　　二、scikit-image

　　scikit-image是一個(gè)開(kāi)源的Python包，適用于numpy數(shù)組。它實(shí)現(xiàn)了用于研究，教育和工業(yè)應(yīng)用的算法和實(shí)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(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單直接的庫(kù)。此代碼是由活躍的志愿者社區(qū)編寫(xiě)的，具有高質(zhì)量和同行評(píng)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(guò)濾，使用match_template函數(shù)進(jìn)行模板匹配。

　　三、Scipy

　　Scipy是Python的另一個(gè)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(duì)象測(cè)量等功能函數(shù)。Scipy通過(guò)高斯濾波器進(jìn)行模糊處理。

　　四、PIL

　　PIL (Python Imaging Library)是一個(gè)免費(fèi)的Python編程語(yǔ)言庫(kù)，它增加了對(duì)打開(kāi)、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，其最后一次更新還是在2009年。幸運(yùn)的是， PIL有一個(gè)正處于積極開(kāi)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(yùn)行并支持Python 3。該庫(kù)包含基本的圖像處理功能，包括點(diǎn)操作、使用一組內(nèi)置卷積內(nèi)核進(jìn)行過(guò)濾以及顏色空間轉(zhuǎn)換。使用ImageFilter增強(qiáng)Pillow中的圖像。

　　五、OpenCV

　　OpenCV( 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù) )是計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中應(yīng)用最廣泛的庫(kù)之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優(yōu)點(diǎn)不只有高效，這源于它的內(nèi)部組成是用C/C++編寫(xiě)的，而且它還容易編寫(xiě)和部署(因?yàn)榍岸耸怯肞ython包裝的)。這使得它成為執(zhí)行計(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序的一個(gè)很好的選擇。

　　六、SimpleCV

　　SimpleCV 也是一個(gè)用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序的開(kāi)源框架。有了它，你就可以訪問(wèn)幾個(gè)高性能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，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(hào)所說(shuō)“計(jì)算機(jī)視覺(jué)變得簡(jiǎn)單”。即使是初學(xué)者也可以編寫(xiě)簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺(jué)測(cè)試，而且攝像機(jī)、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。

　　七、Mahotas

　　Mahotas 是另一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的Python庫(kù)。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(jì)算機(jī)視覺(jué)功能用于特征計(jì)算，包括興趣點(diǎn)檢測(cè)和局部描述符。該接口是Python語(yǔ)言，適合于快速開(kāi)發(fā)，但是算法是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，并根據(jù)速度進(jìn)行了調(diào)優(yōu)。Mahotas庫(kù)速度快，代碼簡(jiǎn)潔，甚至具有最小的依賴性。Mahotas庫(kù)依賴于使用簡(jiǎn)單的代碼來(lái)完成任務(wù)。關(guān)于‘Finding Wally’的問(wèn)題，Mahotas做的很好并且代碼量很少。

　　八、ITK

　　ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個(gè)開(kāi)源的跨平臺(tái)系統(tǒng)，為開(kāi)發(fā)人員提供了一套廣泛的圖像分析軟件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的簡(jiǎn)化層，旨在促進(jìn)其在快速原型設(shè)計(jì)、教育、解釋語(yǔ)言中的應(yīng)用。SimpleITK 是一個(gè)圖像分析工具包，包含大量支持一般過(guò)濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫(xiě)的，但是對(duì)于包括Python以內(nèi)的大部分編程語(yǔ)言都是可用的。大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領(lǐng)域已經(jīng)被使用。Notebook展示了用Python和R編程語(yǔ)言使用SimpleITK來(lái)進(jìn)行交互式圖像分析。

　　九、Pgmagick

　　Pgmagick是GraphicsMagick庫(kù)的一個(gè)基于python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統(tǒng)有時(shí)被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個(gè)具有強(qiáng)大且高效的工具和庫(kù)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(xiě)入和操作圖像。Pgmagick可以進(jìn)行的圖像處理活動(dòng)不是很多，一般用于圖像縮放或者邊緣提取。

　　十、Pycairo

　　Pycairo是圖像處理庫(kù)cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個(gè)用于繪制矢量圖形的2D圖形庫(kù)。矢量圖形很有趣，因?yàn)樗鼈冊(cè)谡{(diào)整大小或轉(zhuǎn)換時(shí)不會(huì)失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定，可用于從Python調(diào)用cairo命令。Pycairo主要用來(lái)繪制線條、基本形狀和徑向梯度。

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