Python中的圖像處理工具有哪些

這篇文章主要介紹了Python中的圖像處理工具有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

1.scikit-image

scikit-image是一個開源Python包，適用于numpy數(shù)組。它實現(xiàn)了用于研究、教育和行業(yè)應(yīng)用的算法和實用程序。即使對于那些剛接觸Python生態(tài)系統(tǒng)的人，它也是一個相當(dāng)簡單直接的庫。

資源

有很多例子和實際用例都有很好的都已經(jīng)文檔化了。 User Guide — skimage v0.15.0 docs

用法

該包作為skimage導(dǎo)入，大多數(shù)功能都在子模塊中找到。skimage的一些例子包括：

圖像過濾

使用match_template函數(shù)進(jìn)行模板匹配

您可以在圖庫中找到更多示例。

2.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(biāo)準(zhǔn)Numpy數(shù)組。因此，通過使用基本的NumPy操作，例如切片、屏蔽和花式索引，我們可以修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。

資源

Numpy的官方文檔頁面提供了完整的資源和文檔列表。 NumPy — NumPy NumPy — NumPy

用法

使用Numpy來屏蔽圖像。

3.Scipy

scipy是Python的另一個核心科學(xué)模塊，如Numpy，可用于基本的圖像處理和處理任務(wù)。特別是，子模塊scipy.ndimage提供了在n維NumPy數(shù)組上運(yùn)行的函數(shù)。該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進(jìn)制形態(tài)、B樣條插值和對象測量等功能。

資源

有關(guān)scipy.ndimage包提供的完整功能列表，請參閱此處的文檔。 NumPy — NumPy使用SciPy進(jìn)行模糊使用高斯濾波器：

4.PIL / Pillow

PIL（Python Imaging Library）是一個免費(fèi)的Python編程語言庫，它增加了對打開、操作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，最后一次發(fā)布是在2009年。幸運(yùn)的是，Pillow是一個積極開發(fā)的PIL分支，更易于安裝;在所有主要操作系統(tǒng)上運(yùn)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(jìn)行過濾以及顏色空間轉(zhuǎn)換。

資源

該文檔包含安裝說明以及涵蓋庫的每個模塊的示例。

用法

使用ImageFilter增強(qiáng)Pillow中的圖像：

5.OpenCV-Python

OpenCV（開源計算機(jī)視覺庫）是計算機(jī)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，而且易于編碼和部署（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(jī)視覺程序的絕佳選擇。

資源

OpenCV2-Python-指南使您可以輕松開始使用OpenCV-Python。

用法

下面是一個示例，展示了OpenCV-Python在使用金字塔創(chuàng)建一個名為“Orapple”的新水果的圖像混合中的功能。

6.SimpleCV

SimpleCV也是一個用于構(gòu)建計算機(jī)視覺應(yīng)用程序的開源框架。有了它，您可以訪問幾個高性能的計算機(jī)視覺庫，如OpenCV，無需首先了解位深度、文件格式、色彩空間等。學(xué)習(xí)曲線遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于OpenCV，并且正如他們的標(biāo)語所說，“計算機(jī)視覺變得容易”。一些贊成SimpleCV的觀點是：

• 即使是初學(xué)者也可以編寫簡單的機(jī)器視覺測試

• 攝像機(jī)、視頻文件、圖像和視頻流都可以互操作

資源

官方文檔很容易理解，并有大量的示例和用例可供遵循。

用法

7.Mahotas

Mahotas是另一個用于Python的計算機(jī)視覺和圖像處理庫。它包含傳統(tǒng)的圖像處理功能，如過濾和形態(tài)學(xué)操作，以及用于特征計算的更現(xiàn)代的計算機(jī)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(jìn)行了調(diào)整。 Mahotas庫速度快，代碼簡潔，依賴性最小?？梢栽谶@閱讀它們的官方文章 「鏈接」

資源

該文檔包含安裝說明，示例甚至一些教程，以幫助您輕松地開始使用mahotas。

用法

Mahotas庫依賴于使用簡單的代碼來完成工作。對于“尋找Wally”的問題，Mahotas做得很好，而且代碼也很簡單。下面是源代碼。 Finding Wally — mahotas 1.4.3+git documentation

8.SimpleITK

ITK或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(jìn)其在快速原型、教育、解釋語言中的使用。 SimpleITK是一個圖像分析工具包，具有大量組件，支持一般過濾操作、圖像分割和注冊。 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。

資源

已經(jīng)提供了大量的Jupyter筆記本，說明了如何使用SimpleITK進(jìn)行教育和研究活動。筆記本演示了如何使用SimpleITK進(jìn)行使用Python和R編程語言的交互式圖像分析。

用法

下面的動畫是使用SimpleITK和Python創(chuàng)建的嚴(yán)格CT / MR注冊過程的可視化。在這里閱讀源代碼。 Finding Wally — mahotas 1.4.3+git documentation

9.pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick庫的基于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(qiáng)大而高效的工具和庫集合，支持以超過88種主要格式讀取、寫入和操作圖像，包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF等重要格式。

資源

有一個專門用于PgMagick的Github存儲庫，其中有安裝和要求的說明。還有關(guān)于該主題的詳細(xì)用戶指南。

用法

使用pgmagick執(zhí)行的圖像操作活動很少：

圖像縮放：

邊緣提?。?/p>

10.Pycairo

Pycairo是一組用于圖形庫cairo的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)整大小或變換時不會失去清晰度。 Pycairo是一組用于cairo的綁定，可用于從Python調(diào)用cairo命令。

資源

Pycairo GitHub存儲庫是一個很好的資源，有關(guān)于安裝和使用的詳細(xì)說明。還有一個入門指南，其中有一個關(guān)于Pycairo的簡要教程。

用法

Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向漸梯度

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