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這篇文章主要為大家展示了“Python中圖像處理工具有哪些”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Python中圖像處理工具有哪些”這篇文章吧。
1. scikit Image
scikit-image是一個基于numpy數(shù)組的開源Python包。 它實現(xiàn)了用于研究、教育和工業(yè)應(yīng)用的算法和實用程序。 即使是對于那些剛接觸Python的人,它也是一個相當(dāng)簡單的庫。 此庫代碼質(zhì)量非常高并已經(jīng)過同行評審,是由一個活躍的志愿者社區(qū)編寫的。
使用說明文檔:https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法舉例:圖像過濾、模版匹配
可使用“skimage”來導(dǎo)入該庫。大多數(shù)功能都能在子模塊中找到。
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from skimage import data,filters image = data.coins() # ... or any other NumPy array! edges = filters.sobel(image) plt.imshow(edges, cmap='gray')
模版匹配(使用match_template函數(shù))
gallery上還有更多例子。
https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/
2. Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一,支持?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu)。 圖像本質(zhì)上是包含數(shù)據(jù)點像素的標(biāo)準(zhǔn)Numpy數(shù)組。 因此,通過使用基本的NumPy操作——例如切片、脫敏和花式索引,可以修改圖像的像素值。 可以使用skimage加載圖像并使用matplotlib顯示。
使用說明文檔:http://www.numpy.org/
用法舉例:使用Numpy來對圖像進行脫敏處理
import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline image = data.camera() type(image) numpy.ndarray #Image is a numpy array mask = image < 87 image[mask]=255 plt.imshow(image, cmap='gray')
3. Scipy
scipy是Python的另一個核心科學(xué)模塊,就像Numpy一樣,可用于基本的圖像處理和處理任務(wù)。值得一提的是,子模塊scipy.ndimage提供了在n維NumPy數(shù)組上運行的函數(shù)。 該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進制形態(tài)、B樣條插值和對象測量等功能。
使用說明文檔:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法舉例:使用SciPy的高斯濾波器對圖像進行模糊處理
from scipy import misc,ndimage face = misc.face() blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3) very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5) #Results plt.imshow(<image to be displayed>)
4. PIL/ Pillow
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,其最后一次更新還是在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。
使用說明文檔:https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法舉例:使用ImageFilter增強Pillow中的圖像
from PIL import Image, ImageFilter #Read image im = Image.open( 'image.jpg' ) #Display image im.show() from PIL import ImageEnhance enh = ImageEnhance.Contrast(im) enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")
5. OpenCV-Python
OpenCV( 開源計算機視覺庫,Open Source Computer Vision Library)是計算機視覺應(yīng)用中使用最廣泛的庫之一。OpenCV-Python是OpenCV的python API。 OpenCV-Python不僅速度快(因為后臺由用C / C ++編寫的代碼組成),也易于編碼和部署(由于前端的Python包裝器)。 這使其成為執(zhí)行計算密集型計算機視覺程序的絕佳選擇。
使用說明文檔:https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法舉例:使用Pyramids創(chuàng)建一個名為'Orapple'的新水果的功能
6. SimpleCV
SimpleCV也是用于構(gòu)建計算機視覺應(yīng)用程序的開源框架。 通過它可以訪問如OpenCV等高性能的計算機視覺庫,而無需首先了解位深度、文件格式或色彩空間等。學(xué)習(xí)難度遠遠小于OpenCV,并且正如他們的標(biāo)語所說,“ 它使計算機視覺變得簡單 ”。支持SimpleCV的一些觀點是:
即使是初學(xué)者也可以編寫簡單的機器視覺測試
攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都可以交互操作
使用說明文檔:https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法舉例
7. Mahotas
Mahotas是另一個用于Python的計算機視覺和圖像處理庫。 它包含傳統(tǒng)的圖像處理功能(如濾波和形態(tài)學(xué)操作)以及用于特征計算的更現(xiàn)代的計算機視覺功能(包括興趣點檢測和局部描述符)。 該接口使用Python,適用于快速開發(fā),但算法是用C ++實現(xiàn)的,并且針對速度進行了優(yōu)化。Mahotas庫運行很快,它的代碼很簡單,(對其它庫的)依賴性也很小。 建議閱讀他們的官方文檔以了解更多內(nèi)容。
使用說明文檔:
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法舉例
Mahotas庫使用簡單的代碼來完成工作。 對于“ 尋找Wally ”的問題,Mahotas完成的得很好,而且代碼量非常小。
8. SimpleITK
ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一個開源的跨平臺系統(tǒng),為開發(fā)人員提供了一整套用于圖像分析的軟件工具。 其中, SimpleITK是一個建立在ITK之上的簡化層,旨在促進其在快速原型設(shè)計、教育以及腳本語言中的使用。SimpleITK是一個包含大量組件的圖像分析工具包,支持一般的過濾操作、圖像分割和配準(zhǔn)。 SimpleITK本身是用C++編寫的,但可用于包括Python在內(nèi)的大量編程語言。
使用說明文檔:https://github.com/hhatto/pgmagick
這里有大量說明了如何使用SimpleITK進行教育和研究活動的Jupyter notebook。notebook中演示了如何使用SimpleITK進行使用Python和R編程語言的交互式圖像分析。
用法舉例:
下面的動畫是使用SimpleITK和Python創(chuàng)建的可視化的嚴(yán)格CT / MR配準(zhǔn)過程。
9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫基于Python的包裝器。GraphicsMagick 圖像處理系統(tǒng)有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了強大而高效的工具和庫集合,支持超過88種主要格式圖像的讀取、寫入和操作,包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF等重要格式。
使用說明文檔:https://github.com/hhatto/pgmagick
用法舉例:圖片縮放、邊緣提取
圖片縮放
邊緣提取
10. Pycairo
Pycairo是圖形庫cairo的一組python綁定。 Cairo是一個用于繪制矢量圖形的2D圖形庫。 矢量圖形很有趣,因為它們在調(diào)整大小或進行變換時不會降低清晰度。Pycairo庫可以從Python調(diào)用cairo命令。
使用說明文檔:https://github.com/pygobject/pycairo
用法:Pycairo可以繪制線條、基本形狀和徑向漸變
以上是“Python中圖像處理工具有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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