Python有哪些圖像處理工具

本篇內(nèi)容介紹了“Python有哪些圖像處理工具”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(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！

1. scikit Image

scikit-image是一個(gè)開源的Python包，可以使用 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)用程序。它是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單和直接的庫，即使對(duì)于Python生態(tài)系統(tǒng)的新手也是如此。這些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(píng)審的特性。

使用

包被導(dǎo)入為 skimage，大多數(shù)函數(shù)都在子模塊中可以找到。skimage的一些例子包括：

• 圖像濾波

• 使用match template函數(shù)進(jìn)行模板匹配

2. Numpy

Numpy是Python編程中的核心庫之一，提供對(duì)數(shù)組的支持。圖像本質(zhì)上是一個(gè)包含數(shù)據(jù)點(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn)Numpy數(shù)組。因此，通過使用基本的NumPy操作，如切片、屏蔽和花式索引，我們可以修改圖像的像素值?？梢允褂胹kimage加載圖像，并使用matplotlib顯示圖像。

資源

完整的資源和文檔列表可以在Numpy的官方文檔頁面上找到。

使用

使用Numpy來對(duì)圖像做掩模

3. Scipy

scipy是Python的另一個(gè)核心科學(xué)模塊，類似于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。提供在n維NumPy數(shù)組上操作的函數(shù)。該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二元形態(tài)學(xué)、b樣條插值和物體測(cè)量功能。

使用

用SciPy，使用高斯濾波器來做圖像的模糊：

4. PIL/ Pillow

PIL(Python Imaging  Library)是Python編程語言的一個(gè)免費(fèi)庫，它支持打開、操作和保存許多不同的圖像文件格式。然而，隨著2009年最后一次發(fā)布，它的開發(fā)停滯不前。幸運(yùn)的是，有Pillow，這是PIL的一個(gè)積極開發(fā)的分支，更容易安裝，支持所有主要的操作系統(tǒng)，并支持Python3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點(diǎn)操作、使用一組內(nèi)置卷積核進(jìn)行過濾和顏色空間轉(zhuǎn)換。

使用

在Pillow中使用ImageFilter增強(qiáng)圖像：

5. OpenCV-Python

OpenCV(開放源碼計(jì)算機(jī)視覺庫)是最廣泛使用的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序庫之一。 *OpenCV- python *是OpenCV的python  API。OpenCV-Python不僅速度快，因?yàn)楹笈_(tái)由用C/  c++編寫的代碼組成，而且易于編碼和部署(由于前臺(tái)有Python包裝器)。這使得它成為執(zhí)行計(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺程序的一個(gè)很好的選擇。

使用

下面的例子展示了OpenCV-Python在Image blend中使用金字塔創(chuàng)建一個(gè)名為'Orapple'的新水果。

6. SimpleCV

SimpleCV也是一個(gè)用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的開源框架。有了它，你可以訪問幾個(gè)高性能的計(jì)算機(jī)視覺庫，如OpenCV，而不必首先了解位深度、文件格式、顏色空間等。學(xué)習(xí)曲線大大小于OpenCV，正如他們的口號(hào)所說：讓計(jì)算機(jī)視覺變得容易”。一些擁護(hù)SimpleCV的觀點(diǎn)是：

• 即使是初學(xué)者也可以編寫簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺測(cè)試

• 攝像頭、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的

資源

官方的文檔非常容易理解，并且有大量的例子和用例可以遵循。

使用

7. Mahotas

Mahotas是另一個(gè)用于Python的計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理庫。它包含傳統(tǒng)的圖像處理功能，如濾波和形態(tài)學(xué)操作，以及更現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)視覺功能，用于特征計(jì)算，包括興趣點(diǎn)檢測(cè)和局部描述符。該接口是用Python編寫的，適合于快速開發(fā)，但是算法是用c++實(shí)現(xiàn)的，并且針對(duì)速度進(jìn)行了調(diào)優(yōu)。Mahotas庫速度快，代碼簡(jiǎn)潔，甚至具有最小的依賴性。閱讀他們的官方論文以獲得更多的了解。

資源

官方文檔包含安裝說明、示例甚至一些教程，可以幫助你輕松地開始使用。

使用

Mahotas庫依賴于使用簡(jiǎn)單的代碼來完成任務(wù)。對(duì)于“查找Wally''的問題，Mahotas做得很好，而且只需要最少的代碼。這是源代碼。

8. SimpleITK

ITK或Insight Segmentation and Registration  Toolkit是一個(gè)開源的跨平臺(tái)系統(tǒng)，為開發(fā)人員提供了一套廣泛的圖像分析軟件工具。其中，SimpleITK是構(gòu)建在ITK之上的一個(gè)簡(jiǎn)化層，旨在促進(jìn)其在快速原型設(shè)計(jì)、教育和解釋語言中的使用。SimpleITK是一個(gè)圖像分析工具包，包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和注冊(cè)的組件。SimpleITK本身是用c++編寫的，但是可以用于包括Python在內(nèi)的許多編程語言。

資源

提供了大量Jupyter  Notebooks，用來說明SimpleITK用于教育和研究活動(dòng)。這些Notebooks演示了使用SimpleITK使用Python和R編程語言進(jìn)行交互式圖像分析。

使用

下面的動(dòng)畫是用SimpleITK和Python創(chuàng)建的準(zhǔn)確的CT/MR登記過程的可視化。

9. pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick庫的一個(gè)基于python的包裝器。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)健壯而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。

資源

有一個(gè)專門用于PgMagick的Github Repository，其中有安裝和需求說明。還有一個(gè)關(guān)于這個(gè)主題的詳細(xì)user guid。

使用

使用pgmagick可以執(zhí)行的圖像處理活動(dòng)很少：

圖像縮放：

邊緣提?。?/p>

10. Pycairo

Pycairo是cairo圖形庫的一組python綁定。Cairo是一個(gè)用于繪制矢量圖形的2D圖形庫。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。

資源

Pycairo GitHub  repository是一個(gè)很好的資源，有關(guān)于安裝和使用的詳細(xì)說明。還有一個(gè)入門指南，其中有一個(gè)關(guān)于Pycairo的簡(jiǎn)短教程。

使用

使用Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向梯度

“Python有哪些圖像處理工具”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！