'Python的十大圖像處理工具,讓圖像簡潔直觀有魅力'

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今天,在我們的世界裡充滿了數據,人們不能避免直接或間接地處理各種數據,圖像數據是海量數據的重要組成部分。但是,無論是用於何種用途,這些圖像都需要進行處理。圖像處理是對數字圖像進行分析和處理的過程,旨在改進或提取其中的某些信息,然後將其用於某些行業領域。

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今天,在我們的世界裡充滿了數據,人們不能避免直接或間接地處理各種數據,圖像數據是海量數據的重要組成部分。但是,無論是用於何種用途,這些圖像都需要進行處理。圖像處理是對數字圖像進行分析和處理的過程,旨在改進或提取其中的某些信息,然後將其用於某些行業領域。

Python的十大圖像處理工具,讓圖像簡潔直觀有魅力

圖像處理中的常見任務包括顯示圖像、基本操作(如裁剪、翻轉、旋轉等)、圖像分割、分類和特徵提取、圖像恢復和圖像識別。由於Python語言具有很多先進的圖像處理工具,而且越來越普及。所以Python成為圖像處理任務的最佳選擇。

下面千鋒武漢Python培訓小編就給大家介紹Python中常用的圖像處理工具:

1、Numpy

Numpy是Python編程的核心庫之一,併為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。因此,我們可以通過使用基本的NumPy操作,例如切片、掩膜和花式索引,來修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像並使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來對圖像進行脫敏處理。

2、scikit-image

scikit-image是一個開源的Python包,適用於numpy數組。它實現了用於研究,教育和工業應用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人,它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的,具有高質量和同行評審的性質。

scikit-image作為skimage導入,大多數功能都在子模塊中找的到。主要應用於圖像過濾,使用match_template函數進行模板匹配。

3、PIL

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,它的發展停滯不前,其最後一次更新還是在2009年。幸運的是,PIL有一個正處於積極開發階段的分支Pillow,它非常易於安裝。Pillow能在所有主要操作系統上運行並支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能,包括點操作、使用一組內置卷積內核進行過濾以及顏色空間轉換。使用ImageFilter增強Pillow中的圖像。

4、Scipy

Scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊,可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage,提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波,二值形態學,B樣條插值和對象測量等功能函數。Scipy通過高斯濾波器進行模糊處理。

5、SimpleCV

SimpleCV 也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它,你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫,如OpenCV,而且不需要先學習瞭解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小於OpenCV,正如它們的口號所說“計算機視覺變得簡單”。即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試,而且攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。

6、OpenCV

OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一 。OpenCV-Python是OpenCV的Python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效,這源於它的內部組成是用C/C++編寫的,而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。

7、ITK

ITK 或者Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個開源的跨平臺系統,為開發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之上的簡化層,旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 是一個圖像分析工具包,包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的,但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領域已經被使用。Notebook展示了用Python和R編程語言使用SimpleITK來進行交互式圖像分析。

8、Mahotas

Mahotas是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算,包括興趣點檢測和局部描述符。該接口是Python語言,適合於快速開發,但是算法是用C語言實現的,並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快,代碼簡潔,甚至具有最小的依賴性。Mahotas庫依賴於使用簡單的代碼來完成任務。關於‘Finding Wally’的問題,Mahotas做的很好並且代碼量很少。

9、Pycairo

Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪製矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣,因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定,可用於從Python調用cairo命令。Pycairo主要用來繪製線條、基本形狀和徑向梯度。

10、Pgmagick

Pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於Python的包裝。GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且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。Pgmagick可以進行的圖像處理活動不是很多,一般用於圖像縮放或者邊緣提取。

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今天,在我們的世界裡充滿了數據,人們不能避免直接或間接地處理各種數據,圖像數據是海量數據的重要組成部分。但是,無論是用於何種用途,這些圖像都需要進行處理。圖像處理是對數字圖像進行分析和處理的過程,旨在改進或提取其中的某些信息,然後將其用於某些行業領域。

Python的十大圖像處理工具,讓圖像簡潔直觀有魅力

圖像處理中的常見任務包括顯示圖像、基本操作(如裁剪、翻轉、旋轉等)、圖像分割、分類和特徵提取、圖像恢復和圖像識別。由於Python語言具有很多先進的圖像處理工具,而且越來越普及。所以Python成為圖像處理任務的最佳選擇。

下面千鋒武漢Python培訓小編就給大家介紹Python中常用的圖像處理工具:

1、Numpy

Numpy是Python編程的核心庫之一,併為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。因此,我們可以通過使用基本的NumPy操作,例如切片、掩膜和花式索引,來修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像並使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來對圖像進行脫敏處理。

2、scikit-image

scikit-image是一個開源的Python包,適用於numpy數組。它實現了用於研究,教育和工業應用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人,它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的,具有高質量和同行評審的性質。

scikit-image作為skimage導入,大多數功能都在子模塊中找的到。主要應用於圖像過濾,使用match_template函數進行模板匹配。

3、PIL

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,它的發展停滯不前,其最後一次更新還是在2009年。幸運的是,PIL有一個正處於積極開發階段的分支Pillow,它非常易於安裝。Pillow能在所有主要操作系統上運行並支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能,包括點操作、使用一組內置卷積內核進行過濾以及顏色空間轉換。使用ImageFilter增強Pillow中的圖像。

4、Scipy

Scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊,可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage,提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波,二值形態學,B樣條插值和對象測量等功能函數。Scipy通過高斯濾波器進行模糊處理。

5、SimpleCV

SimpleCV 也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它,你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫,如OpenCV,而且不需要先學習瞭解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小於OpenCV,正如它們的口號所說“計算機視覺變得簡單”。即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試,而且攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。

6、OpenCV

OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一 。OpenCV-Python是OpenCV的Python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效,這源於它的內部組成是用C/C++編寫的,而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。

7、ITK

ITK 或者Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個開源的跨平臺系統,為開發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之上的簡化層,旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 是一個圖像分析工具包,包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的,但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領域已經被使用。Notebook展示了用Python和R編程語言使用SimpleITK來進行交互式圖像分析。

8、Mahotas

Mahotas是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算,包括興趣點檢測和局部描述符。該接口是Python語言,適合於快速開發,但是算法是用C語言實現的,並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快,代碼簡潔,甚至具有最小的依賴性。Mahotas庫依賴於使用簡單的代碼來完成任務。關於‘Finding Wally’的問題,Mahotas做的很好並且代碼量很少。

9、Pycairo

Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪製矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣,因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定,可用於從Python調用cairo命令。Pycairo主要用來繪製線條、基本形狀和徑向梯度。

10、Pgmagick

Pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於Python的包裝。GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且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。Pgmagick可以進行的圖像處理活動不是很多,一般用於圖像縮放或者邊緣提取。

Python的十大圖像處理工具,讓圖像簡潔直觀有魅力

總結

以上就是千鋒武漢Python培訓小編整理的常用的十大Python圖像處理工具。有一些有用且免費的Python圖像處理庫可以使用,有的是眾所周知的,有的可能對你來說是新的,試著多去了解它們。

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